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Enregistrement W2963820072 · doi:10.1186/s12874-019-0801-1

The association between influenza vaccination and socioeconomic status in high income countries varies by the measure used: a systematic review

2019· review· en· W2963820072 sur OpenAlexafffund
Kelsey Lucyk, Kimberley Simmonds, Diane Lorenzetti, Steven J. Drews, Lawrence W. Svenson, Margaret L. Russell

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of AlbertaMinistry of HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésSocioeconomic statusMedicinePopulationSocial classMEDLINEVaccinationEthnic groupDemographyMarital statusGerontologyEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this paper is to systematically review the literature on the relationship between socioeconomic status (SES) and influenza immunization and to examine how certain measures of SES may influence interpretations of this relationship. METHODS: We conducted a systematic review of existing peer-reviewed literature to evaluate the above relationship in the general population. Electronic databases (MEDLINE and EMBASE) were searched from January 2012 to May 2017 to identify English-language studies relevant to this review. Studies were included where influenza vaccination was explicitly reported as the dependent variable and SES as the independent variable. We limited our review to measures of SES that focus on education, income, social class, occupation, and deprivation. Studies that measured SES using other variables (e.g., race, ethnicity, geographic location, rural or urban status, or insurance status) were excluded. Studies were also excluded if they did not report on the human population or did not analyze original data. The population of interest included all age groups, levels of health status, and sociodemographic backgrounds. The review was also limited to World Bank high-income countries. Two authors independently screened full-text articles after obtaining a Kappa score of K = 0.867. The methodological quality of manuscripts was assessed using the appraisal tools developed by the Joanna Briggs Institute. Results were qualitatively reported and synthesized. RESULTS: Of the 42 articles included in this review, 52.4% (n = 22) found that higher levels of SES resulted in higher levels of influenza vaccination; 4.5% (n = 2) reported a negative association; and 14.3% (n = 6) found no association. Just over a quarter (26.2%, n = 12) of articles reported mixed results. CONCLUSIONS: There was consistently a relationship between SES and influenza immunization, which varied according to how SES was measured. It is recommended that authors be explicit in defining the SES concept they are trying to capture and that they utilize multiple measures of SES (e.g., education, income, class).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,484
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,092 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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