Predictors of Influenza Vaccination in Early Rheumatoid Arthritis 2017‐2021: Results From the Canadian Early Arthritis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adults with rheumatoid arthritis (RA) are at a higher risk for infections, including influenza and related complications. We identified influenza vaccination coverage in adults newly diagnosed with RA and examined sociodemographic RA characteristics and attitudes associated with vaccination. METHODS: We used data from patients enrolled in the Canadian Early Arthritis Cohort between September 2017 and February 2021. At enrollment, participants reported their vaccination status in the previous year and completed the Beliefs About Medicines Questionnaire (BMQ). Clinical data were obtained from medical records. Logistic regression was used to identify predictors of vaccination in the year after RA diagnosis. RESULTS: The baseline analytic sample of 431 patients were mostly White (80%) women (67%) with a mean age of 56 (SD 14) years. Prediagnosis, influenza vaccine coverage was 38%, increasing to 46% post diagnosis in the longitudinal sample (n = 229). Participants with previous influenza vaccination (odds ratio [OR] 15.33; 95% confidence interval [CI] 6.37-36.90), on biologics or JAKs (OR 5.42; 95% CI 1.72-17.03), and with a higher change in BMQ Necessity-Concerns Differential scores (OR 1.08; 95% CI 1.02-1.15) had greater odds, whereas women (OR 0.32; 95% CI 0.14-0.71), participants with a non-White racial background (OR 0.13; 95% CI 0.04-0.51), and participants currently smoking (OR 0.09; 95% CI 0.02-0.37) had lower odds of influenza vaccine coverage. CONCLUSION: Influenza vaccination coverage in patients with early RA remains below national targets in adults living with a chronic condition. Discussing vaccine history and medication attitudes at initial clinic visits with new patients with RA may enhance vaccine acceptance and uptake.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».