Assessing the completeness of infant and childhood immunizations within a provincial registry populated by parental reporting: A study using linked databases in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In Ontario, Canada, parents have the responsibility to report their child's routine infant and childhood vaccines to the provincial immunization registry (the Digital Health Immunization Repository; DHIR) without healthcare provider validation. Despite its use in routine immunization coverage monitoring, no study has previously examined the completeness of immunization data within the DHIR. METHODS: We assessed the completeness of DHIR immunizations, as compared to immunizations within the Electronic Medical Records-Primary Care (EMRPC) database, also known as EMRALD, a network of family physician electronic medical records (EMRs). We linked client records from the DHIR and EMRPC to a centralized population file. To create the study cohort, we examined children born during 2005-2008 and further defined the cohort based on those rostered to an EMRPC physician, visit criteria to ensure ongoing care by an EMRPC provider, and school attendance in Ontario at age 7. We calculated up-to-date (UTD) immunization coverage at age 7 for individual vaccines and overall using data from the DHIR and EMRPC separately, and compared the estimates. RESULTS: The analytic cohort to assess DHIR data completeness included 2,657 children. Overall UTD coverage (all vaccines assessed) was 82.0% in the DHIR and 67.6% in EMRPC. UTD coverage was higher in the DHIR for all vaccines assessed individually, with the exception of meningococcal C conjugate vaccine (difference = 0.3%). After excluding two EMRPC sites with irregularities in immunization data, the difference in overall UTD coverage between systems decreased from 14.4% to 6.6% INTERPRETATION: These results validate the use of DHIR for coverage assessment but also suggest that bidirectional exchange of immunization information has the potential to increase immunization data completeness in both systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».