Persistence of Racial Inequities in Receipt of Influenza Vaccination Among Nursing Home Residents in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to determine if racial differences in influenza vaccination among nursing home (NH) residents during the 2008-2009 influenza season persisted in 2018-2019. METHODS: We conducted a cross-sectional study of NHs certified by the Centers for Medicare & Medicaid Services during the 2018-2019 influenza season in US states with ≥1% Black NH residents and a White-Black gap in influenza vaccination of NH residents (N = 2 233 392) of at least 1 percentage point (N = 40 states). NH residents during 1 October 2018 through 31 March 2019 aged ≥18 years and self-identified as being of Black or White race were included. Residents' influenza vaccination status (vaccinated, refused, and not offered) was assessed. Multilevel modeling was used to estimate facility-level vaccination status and inequities by state. RESULTS: The White-Black gap in influenza vaccination was 9.9 percentage points. In adjusted analyses, racial inequities in vaccination were more prominent at the facility level than at the state level. Black residents disproportionately lived in NHs that had a majority of Blacks residents, which generally had the lowest vaccination. Inequities were most concentrated in the Midwestern region, also the most segregated. Not being offered the vaccine was negligible in absolute percentage points between White residents (2.6%) and Black residents (4.8%), whereas refusals were higher among Black (28.7%) than White residents (21.0%). CONCLUSIONS: The increase in the White-Black vaccination gap among NH residents is occurring at the facility level in more states, especially those with the most segregation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».