Measuring the impact of influenza vaccination on healthcare worker absenteeism in the context of a province-wide mandatory vaccinate-or-mask policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2012, British Columbia (BC) implemented a province-wide vaccinate-or-mask influenza prevention policy for healthcare workers (HCWs) with the aim of improving HCW coverage, and reducing illness in patients and staff. We assess post-policy impacts of HCW vaccination status on their absenteeism. METHODS: We matched individual HCW payroll data from December 1, 2012 to March 31, 2017 with annually self-reported vaccination status for BC health authority employees to assess sick rates (sick time as a proportion of sick time and productive time). We modelled adjusted odds ratios (OR) of taking any sick time, relative rates (RR) of sick time taken, and predicted mean sick rates by vaccination status in influenza (December 1-March 31) and non-influenza seasons (April 1 to November 30). We used two methods to assess changes in influenza season sick rates for HCWs who had a change in their vaccination status over the five years. RESULTS: HCWs who reported 'early' vaccination (before December 1 when the policy is in effect) were less likely to take sick time (OR 0.874, 95%CI: 0.866-0.881) and took less sick time (RR 0.907, 95%CI: 0.901-0.912) in influenza season compared to HCWs who did not report vaccination; whereas HCWs who reported 'late' (between December 1 and March 31, and subject to masking until vaccinated) had similar sick rates to HCWs who did not report vaccination. These trends were also observed in non-influenza season. Influenza season sick rates were similar for HCWs that had at least one year of 'early' vaccination and one year where vaccination was not reported over the five year period. CONCLUSIONS: Overall absenteeism is lower among HCWs who report vaccination versus those who do not report. However, absenteeism behaviours appear to be influenced by individual level factors other than vaccination status.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».