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Enregistrement W4225327509 · doi:10.1016/j.vaccine.2022.04.011

Population immunity to measles in Canada using Canadian Health Measures survey data – A Canadian Immunization Research Network (CIRN) study

2022· article· en· W4225327509 sur OpenAlexaffabout
Selma Osman, Natasha S. Crowcroft, Elizabeth McLachlan, Todd F. Hatchette, Carol Perez-Iratxeta, Eugene Joh, Jim Wright, Scott A. Halperin, Shelley L. Deeks, Sarah E. Wilson, Sarah A. Buchan, Brian J. Ward, Jonathan B. Gubbay, Marc Brisson, Bouchra Serhir, Alberto Severini, Shelly Bolotin

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensUniversité LavalPublic Health Agency of CanadaMcGill University Health CentreMcGill UniversityStatistics CanadaUniversity of TorontoDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health CentreInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of ManitobaNova Scotia Health AuthorityNova Scotia Department of Health and WellnessPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineConfidence intervalMeaslesDemographyPopulationVaccinationImmunologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aimed to determine population immunity to measles in Canada, and to assess the risk of future outbreaks. We tested 11,176 sera from Cycles 2 (2009-2011) and 3 (2011-2013) cohorts from the biobank of Statistics Canada's Canadian Health Measures Survey (CHMS) using the BioPlex 2220 MMRV IgG assay. We then tested all BioPlex negative and equivocal samples using a more sensitive Plaque Reduction Neutralization Test (PRNT). We determined the weighted proportion of positive, equivocal, and negative samples by age, sex, region and whether individuals were born in Canada. We found that 90.0% (95% confidence interval (CI): 88.2, 91.9) of samples were positive, 4.5% (95% CI: 3.4, 5.5) were equivocal and 5.5% (95% CI: 4.3, 6.7) were negative. Individuals in the 12-19 year age band had the lowest proportion positive at 78.7% (95% CI: 74.2, 83.2) and the highest proportion of positive samples was found in those 60-79 years (99.6%, 95% CI: 99.3, 99.9). Seropositivity was consistently <90% across a broad range of pediatric and adult age bands (6-39 years). We found that a slightly higher proportion of females were positive (91.9%, 95% CI: 90.1, 93.6) compared to males (88.3%, 95% CI: 85.8, 90.7). When taking into account interaction between age and born in Canada status, we found individuals born in Canada aged 19 and under were less susceptible (OR = 0.6 (95% CI: 0.4, 0.95)) compared to those born outside Canada whereas, those aged 20 and over were more susceptible (OR = 1.7 (95% CI: 1.1, 2.8)). Our findings indicate that measles immunity in Canada is below the 95% immunity threshold required to sustain measles elimination, underscoring the importance of maintaining high vaccine coverage to prevent future measles outbreaks and sustain Canada's elimination status.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,131 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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