COVID-19 and missed or delayed vaccination in 26 middle- and high-income countries: An observational survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has disrupted vaccination services and raised the risk of a global resurgence of preventable diseases. We assessed the extent of and reasons for missed or delayed vaccinations (hereafter 'missed') in middle- and high-income countries in the early months of the pandemic. METHODS: From May to June 2020, participants completed an online survey on missed vaccination. Analyses separated missed childhood and adult vaccination in middle-and high-income countries. RESULTS: Respondents were 28,429 adults from 26 middle- and high-income countries. Overall, 9% of households had missed a vaccine, and 13% were unsure. More households in middle- than high-income countries reported missed childhood vaccination (7.6% vs. 3.0%) and missed adult vaccination (9.6% vs. 3.4%, both p < .05). Correlates of missed childhood vaccination in middle-income countries included COVID-19 risk factors (respiratory and cardiovascular diseases), younger age, male sex, employment, psychological distress, larger household size, and more children. In high-income countries, correlates of missed childhood vaccination also included immunosuppressive conditions, but did not include sex or household size. Fewer correlates were associated with missed adult vaccination other than COVID-19 risk factors and psychological distress. Common reasons for missed vaccinations were worry about getting COVID-19 at the vaccination clinic (15%) or when leaving the house (11%). Other reasons included no healthcare provider recommendation, clinic closure, and wanting to save services for others. INTERPRETATION: Missed vaccination was common and more prevalent in middle- than high-income countries. Missed vaccination could be mitigated by emphasizing COVID-19 safety measures in vaccination clinics, ensuring free and accessible immunization, and clear healthcare provider recommendations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».