Interventions on health care providers to improve seasonal influenza vaccination rates among patients: a systematic review and meta-analysis of the evidence since 2000
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seasonal influenza vaccination (SIV) rates remain suboptimal in many populations, even in those with universal SIV. OBJECTIVE: To summarize the evidence on interventions on health care providers (physicians/nurses/pharmacists) to increase SIV rates. METHODS: We systematically searched/selected full-text English publications from January 2000 to July 2019 (PROSPERO-CRD42019147199). Our outcome was the difference in SIV rates between patients in intervention and non-intervention groups. We calculated pooled difference using an inverse variance, random-effects model. RESULTS: We included 39 studies from 8370 retrieved citations. Compared with no intervention, team-based training/education of physicians significantly increased SIV rates in adult patients: 20.1% [7.5-32.7%; I2 = 0%; two randomized controlled trials (RCTs)] and 13.4% [8.6-18.1%; I2 = 0%; two non-randomized intervention studies (NRS)]. A smaller increase was observed in paediatric patients: 7% (0.1-14%; I2 = 0%; two NRS), and in adult patients with team-based training/education of physicians and nurses together: 0.9% (0.2-1.5%; I2 = 30.6%; four NRS). One-off provision of guidelines/information to physicians, and to both physicians and nurses, increased SIV rates in adult patients: 23.8% (15.7-31.8%; I2 = 45.8%; three NRS) and paediatric patients: 24% (8.1-39.9%; I2 = 0%; two NRS), respectively. Use of reminders (prompts) by physicians and nurses slightly increased SIV rates in paediatric patients: 2.3% (0.5-4.2%; I2 = 0%; two RCTs). A larger increase was observed in adult patients: 18.5% (14.8-22.1%; I2 = 0%; two NRS). Evidence from both RCTs and NRS showed significant increases in SIV rates with varied combinations of interventions. CONCLUSIONS: Limited evidence suggests various forms of physicians' and nurses' education and use of reminders may be effective for increasing SIV rates among patients.
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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 | 0,002 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».