Determinants of influenza vaccination among a large adult population in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Very low uptake has been noted for influenza vaccination in the province of Quebec. This study aimed to identify the determinants of influenza vaccination among a large regional population. METHODS: A telephone survey was administered to a random digit sample in the Eastern Townships region (Quebec, Canada). Respondents were asked questions on several health topics such as perceived knowledge and beliefs about influenza immunization, medical consultations, perceived health status and life habits. Significant variables in the univariate analysis were introduced into a multivariate logistic regression model to determine independent factors for having received the influenza vaccine (aOR and 95% CI) among adults aged ≥60 years and younger adults with ≥1 chronic condition. RESULTS: A total of 4,620 interviews were analyzed. Among the target groups, 55.4% of adults aged ≥60 and 32.2% of adults aged 18-59 with at least one chronic disease had received the influenza vaccine during the 2013-2014 season. Several determinants were significantly associated with influenza vaccination in both groups such as having received a recommendation from a healthcare professional. Among adults aged ≥60, not having consulted a chiropractor over the last 12 months (aOR = 2.37; 1.09-5.19), non-smokers (aOR = 1.78; 1.22-2.59) and self-perceived poor health status (aOR = 1.45; 1.01-2.06) were significantly linked to flu vaccination. In the younger group, influenza vaccination was independently associated to low alcohol consumption (aOR = 2.14; 1.13-4.05) and being overweight (aOR = 1.63; 1.12-2.38). CONCLUSIONS: Many determinants influence the decision to get vaccinated against influenza. Specific messages should be tailored for high-risk groups to effectively increase influenza vaccine coverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».