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Enregistrement W2967079563 · doi:10.1177/2333721419870345

Determinants of Seasonal Influenza Vaccine Uptake Among the Elderly in the United States: A Systematic Review and Meta-Analysis

2019· review· en· W2967079563 sur OpenAlexaffabout
George N. Okoli, Ahmed M Abou-Setta, Christine Neilson, Ayman Chit, Edward W. Thommes, Salaheddin M. Mahmud

Notice bibliographique

RevueGerontology and Geriatric Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationSeasonal influenzaConfidence intervalOdds ratioDemographyObservational studyInfluenza vaccineSubgroup analysisPopulationPsychological interventionMeta-analysisReceiptGerontologyEnvironmental healthImmunologyInternal medicineDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the availability of a universal influenza vaccination program in the United States and Canada, seasonal influenza vaccine (SIV) uptake among the elderly remains suboptimal. Understanding the factors that determine SIV uptake in this important population subgroup is essential for designing effective interventions to improve seasonal influenza vaccination among the elderly. We evaluated the determinants of SIV uptake in the elderly in the United States and Canada. Methods: We systematically searched relevant bibliographic databases and websites from 2000 to 2017 for population-based clinical trials or observational studies conducted in community-based elderly individuals in the United States or Canada, irrespective of health status. Two reviewers independently screened the identified citations for eligibility using a two-stage sifting approach to review the title/abstract and full-text article. We gathered data on determinants of uptake (any vaccine receipt) and adherence (receipt of vaccine in more than one season) to seasonal influenza vaccination. Where possible, we pooled the data using inverse variance methods to minimize the variance of the weighted average. Results: Five cross-sectional studies on SIV uptake (none on adherence) from the United States met our eligibility criteria. Being older (pooled odds ratio [POR] = 1.44, 95% Confidence Interval [CI] = 1.11, 1.86); White (POR = 1.33, 95% CI = [1.10, 1.64]); and having higher income (POR = 1.06, 95% CI = [1.04, 1.09]); and health insurance (POR = 1.40, 95% CI = [1.25, 1.55]) were associated with increased SIV uptake. Conclusion: Older, ethnically White, higher income elderly individuals with access to health insurance coverage and a regular health care provider have higher SIV uptake in the United States. There was limited evidence for other socioeconomic and health-related determinants. Further studies are needed to provide an evidence base for planning more effective influenza vaccination programs in the United States.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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