The impact of school-entry mandates on social inequalities in human papillomavirus vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Fundamental cause theory (FCT) is influential for explaining the enduring relationship between social position and health, yet few empirical studies test FCT’s contention that policy supporting the equal distribution of interventions across populations can help reduce health inequalities. Following human papillomavirus (HPV) vaccine approval, complex socioeconomic and racial-ethnic inequalities emerged in distinct stages of the diffusion of this health innovation. Virginia and the District of Columbia were the first U.S. jurisdictions to implement school-entry HPV vaccination mandates for sixth-grade girls, offering an opportunity to test whether inequalities in HPV vaccination are mitigated by policy that seeks to standardize the age of vaccine administration and remove barriers to knowledge about the vaccine. Using data from the 2008, 2009, 2011, 2012, and 2013 National Immunization Survey–Teen (N = 4579) and a triple-difference approach, this study tests whether vaccine mandates are associated with smaller socioeconomic and racial-ethnic inequalities in health provider recommendation and vaccine uptake. It finds mandates were associated with improvements in provider recommendation and vaccine uptake for some socioeconomic and racial-ethnic groups. However, mandates also likely led to a decline in HPV vaccine series completion overall. Implications of these findings for informing FCT and vaccination policy are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 ».