Influenza vaccination for healthcare workers who care for people aged 60 or older living in long‐term care institutions
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare workers (HCW) may have high rates of clinical and subclinical influenza during influenza seasons. It is not uncommon for HCW to continue attending work while infected with influenza, increasing the likelihood of transmitting the infection to those in their care. Laboratory proven influenza in the general population accounts for a small proportion of “influenza‐like illnesses.” One study found that 3% of vaccinated working adults had laboratory proven influenza symptoms compared with 4.8% of vaccinated HCW, compared with 5.12% of unvaccinated working adults and 7.54% of HCW having laboratory proven influenza symptoms (Kuster et al., 2011). Elderly individuals have a lower response to vaccination because of less responsive immune systems. One way to reduce the spread of influenza to those aged 60 years and older residing in long‐term care institutions (LTCI) may be to vaccinate HCW. In 2003 in the United States, only 36% of all HCW were vaccinated, and 35% of staff in LTCI in Canada were vaccinated in 1999 (Carman et al., 2000; Stevenson, McArthur, Naus, Abraham, & McGeer, 2001). This review (Thomas, Jefferson, & Lasserson, 2016) is important to provide accurate information for informed decision‐making by policy makers and to highlight the need for high quality research to test combinations of interventions including vaccination of HCWs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».