Impact of the COVID-19 pandemic on vaccine coverage for early childhood vaccines in Alberta, Canada: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of the COVID-19 pandemic on early childhood vaccination coverage in Alberta, Canada. SETTING: Alberta, a western Canadian province, which has a population of 4.4 million and approximately 50 000 births annually. DESIGN: In this retrospective cohort study, population-based administrative health data were analysed to determine the vaccination coverage for measles-containing, pertussis-containing and rotavirus vaccines. PRIMARY OUTCOME MEASURE: We measured monthly and cumulative vaccine coverage. We assessed the absolute difference in monthly and cumulative coverage for each vaccine dose by comparing children due for vaccination in each month of 2019 and 2020, with follow-up to determine if missed doses were caught up later. PARTICIPANTS: We included 114 178 children in the 2019 analysis cohort and 106 530 children in the 2020 analysis cohort. RESULTS: Monthly vaccination coverage in 2020 was higher than 2019 until March, when coverage significantly declined. Comparing April 2020 to 2019, coverage was 9.9% (95% CI 7.9% to 12.0%) lower for measles vaccine; 4.9% (95% CI 3.3% to 6.5%), 7.1% (95% CI 5.2% to 9.1%), 5.2% (95% CI 3.1% to 7.4%) and 8.8% (95% CI 6.6% to 10.9%) lower for first, second, third and fourth doses of pertussis-containing vaccine, respectively; and 4.0% (95% CI 2.3% to 5.7%), 7.1% (95% CI 5.1% to 9.2%) and 4.6% (95% CI 2.4% to 6.7%) lower for first, second and third doses of rotavirus vaccine, respectively. Monthly coverage improved during May to July 2020; however, some doses experienced a second decline during September to October 2020. The cumulative coverage analysis showed that the measles-containing vaccine had the largest difference in coverage at the end of follow-up. CONCLUSIONS: Children who were due for vaccination early in the pandemic and in Fall 2020, especially those due for measles vaccination, may require additional catch-up.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».