Influenza vaccination in pregnancy: vaccine uptake, maternal and healthcare providers’ knowledge and attitudes. A quantitative study
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Notice bibliographique
Résumé
Background Influenza during pregnancy is a potentially life threatening illness. There are limited data on influenza vaccination uptake and determinants of uptake in Irish obstetric populations. Aim To determine the uptake of influenza vaccination during pregnancy; determinants of vaccination uptake; knowledge, attitudes, and concerns of postnatal women; and knowledge and attitudes of healthcare professionals (HCPs) surrounding vaccination. Design & setting A quantitative study of postnatal women attending the Rotunda Hospital, a tertiary referral maternity hospital in Dublin, Ireland. A separate quantitative study conducted by the North Dublin City GP Training Programme surveyed GPs, pharmacists, and Rotunda Hospital clinical staff. Method A paper-based survey was distributed to postnatal women. HCPs completed the survey via the online tool Survey Monkey. Results 330 patient surveys were disseminated, with a 60.0% response rate. Of 198 responders, 109 (55.1%) were vaccinated against influenza. Non-professionals were less likely to be vaccinated (adjusted odds ratio [aOR] 0.29, 95% confidence interval [CI] = 0.09 to 0.89). Vaccination in previous pregnancy (aOR 5.2, 95% CI = 1.69 to 15.62) and information from an HCP were strongly associated with vaccination (aOR 12.8, 95% CI = 2.65 to 62.5). There was a 20.2% ( n = 1180) response rate among HCPs. More GPs felt that it was their role to discuss vaccination (92.9%; n = 676), and offer to vaccinate women (91.7%; n = 666) than any other HCP. Conclusion Provision of information about the importance of vaccination against influenza and pertussis during pregnancy by HCPs and their consistent recommendations in support of vaccination were key determinants of vaccine uptake during pregnancy. The sociodemographic determinants of a woman’s vaccination status should be addressed in health promotion campaigns. Education of HCPs may address knowledge gaps surrounding vaccination.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle