Patient and practice level factors associated with seasonal influenza vaccine uptake among at-risk adults in England, 2011 to 2016: An age-stratified retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
We sought to gain insights into the determinants of seasonal influenza vaccine (SIV) uptake by conducting an age-stratified analysis (18–64 and 65+) of factors associated with SIV uptake among at-risk adults registered to English practices. Records for at-risk English adults between 2011 and 2016 were identified using the Clinical Practice Research Datalink database. SIV uptake was assessed annually. The associations of patient, practice, and seasonal characteristics with SIV uptake were assessed via cross-sectional and longitudinal analyses, using mixed-effects and general estimating equation logistic regression models. Overall SIV uptake was 35.3% and 74.0% for adults 18–64 and 65+, respectively. Relative to white patients, black patients were least likely to be vaccinated (OR18-64: 0.82 (95% CI: 0.80, 0.85); OR65+: 0.59 (95% CI: 0.56, 0.62)), while Asian patients among 18–64 year olds were most likely to be vaccinated (OR18-64: 1.10 (95% CI: 1.07, 1.13)). Females were more likely than males to be vaccinated among 18–64 year olds (OR18-64: 1.19 (95% CI: 1.18, 1.20)). Greater socioeconomic deprivation was associated with decreased odds of uptake among older patients (OR65+: 0.74 (95% CI: 0.71, 0.77)). For each additional at-risk condition, odds of uptake increased (OR18-64: 2.33 (95% CI: 2.31, 2.36); OR65+: 1.39 (95% CI: 1.38, 1.39)). Odds of uptake were highest among younger patients with diabetes (OR18-64: 4.25 (95% CI: 4.18, 4.32)) and older patients with chronic respiratory disease (OR65+: 1.60 (95% CI: 1.58, 1.63)), whereas they were lowest among morbidly obese patients of all ages (OR18-64: 0.68 (95% CI: 0.67, 0.70); OR65+: 0.97 (95% CI: 0.94, 0.99)). Prior influenza season severity and vaccine effectiveness were marginally predictive of uptake. Our age-stratified analysis uncovered SIV uptake disparities by ethnicity, sex, age, socioeconomic deprivation, and co-morbidities, warranting further attention by GPs and policymakers alike.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».