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Enregistrement W3162445874 · doi:10.9778/cmajo.20200105

Uptake of influenza vaccination among persons with inflammatory bowel disease, multiple sclerosis or rheumatoid arthritis: a population-based matched cohort study

2021· article· en· W3162445874 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ruth Ann Marrie, Randy Walld, James M. Bolton, Jitender Sareen, Scott B. Patten, Alexander Singer, Lisa M. Lix, Carol Hitchon, James Marriott, Renée El‐Gabalawy, Alan Katz, John D. Fisk, Çharles N. Bernstein

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie UniversityManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCrohn's and Colitis Canada
Mots-clésRheumatoid arthritisMedicineMultiple sclerosisInflammatory bowel diseaseVaccinationCohortInternal medicinePopulationCohort studyImmunologyDiseasePhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with immune-mediated inflammatory diseases, such as inflammatory bowel disease, multiple sclerosis and rheumatoid arthritis, are at increased risk for influenza and related complications. We examined and compared the uptake of influenza vaccination among people with and without these diseases, as well as the influence of psychiatric comorbidity on vaccine uptake. METHODS: Using administrative data from Apr. 1, 1984, to Mar. 31, 2016, we conducted a retrospective matched cohort study in Manitoba, Canada. We matched persons 18 years of age or older who had a diagnosis of inflammatory bowel disease, multiple sclerosis or rheumatoid arthritis (the immune-mediated inflammatory disease cohorts) with persons who did not have these diagnoses (the control cohorts) on age, sex and region. We then identified cohort members with any mood or anxiety disorder (depression, anxiety disorders, bipolar disorder). We identified influenza vaccinations through billing codes. Using binomial regression, we modelled the difference in the proportion of the immune-mediated inflammatory disease and matched cohorts vaccinated annually, with adjustment for sociodemographic characteristics, comorbidity and immune therapy. We tested additive interaction effects between a person's cohort and presence of a mood or anxiety disorder. RESULTS: We identified 32 880 individuals with 1 or more immune-mediated inflammatory diseases (10 148 with inflammatory bowel disease, 6158 with multiple sclerosis and 16 975 with rheumatoid arthritis) and a total of 164 152 controls. In fiscal year 2015, 8668 (41.3%, 95% confidence interval [CI] 40.6% to 42.0%) of the 20 982 persons with an immune-mediated inflammatory disease received an influenza vaccination, a rate higher than among controls (35 238 of 104 634; 33.7%, 95% CI 33.4% to 34.0%). After adjustment, participants with an immune-mediated inflammatory disease but no mood or anxiety disorder had 6.44% (95% CI 5.79% to 7.10%) greater uptake of vaccination than participants without such a disease. Among participants without an immune-mediated inflammatory disease, having a mood or anxiety disorder was associated with 4.54% (95% CI 4.20% to 4.89%) greater uptake of vaccination. However, we observed a subadditive interaction between immune-mediated inflammatory disease and psychiatric status (-1.38%, 95% CI -2.26% to -0.50%). INTERPRETATION: Uptake of influenza vaccination was consistently low in populations with immune-mediated inflammatory disease, and although psychiatric morbidity is associated with greater vaccine uptake by Manitobans, it negatively interacts with these diseases to reduce uptake. Changes in care delivery are needed to mitigate this gap in care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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