COVID-19 vaccine coverage and factors associated with vaccine uptake among individuals with a recent experience of homelessness: a population-based analysis from Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo describe COVID-19 vaccine coverage (i.e., the estimated percentage of people who have received a vaccine) and determinants of vaccine receipt among individuals with a recent experience of homelessness in Ontario, Canada. ApproachWe conducted a retrospective, population-based cohort study of 23,247 individuals (≥18 years) with a recent experience of homelessness as recorded in routinely collected healthcare databases. Participants were followed from December 14, 2020 to September 30, 2021 for the receipt of a COVID-19 vaccine. Using modified Poisson regression, we identified sociodemographic, healthcare usage, and clinical factors associated with the receipt of one or more doses of a COVID-19 vaccine. ResultsBy September 30, 14,271 (61.4%) of participants with a recent experience of homelessness had received a first dose of a COVID-19 vaccine and 11,082 (47.7%) had received two doses. Over the same period, 86.6% and 81.6% of the total adult population of Ontario had received a first dose and second dose, respectively. In multivariable analysis, factors associated with increased COVID-19 uptake included ≥1 visit to a general practitioner (adjusted Risk Ratio [aRR]:1.37[95% CI 1.31-1.42]), older age (vs. 18-29 years: 50-59 years, aRR:1.18[1.14-1.22]; 60+ years, aRR:1.27[1.22-1.31]), receipt of an influenza vaccine (aRR:1.25[1.23-1.28]), receipt of ≥1 SARS-CoV-2 test (aRR:1.23[1.20-1.26]) and the presence of chronic health conditions (vs. 0 conditions: 1 condition, aRR:1.05[1.03, 1.08]; 2+ conditions, aRR:1.11[1.08-1.14]). In contrast, living in a smaller metropolitan region (aRR:0.92[0.90-0.94]) or rural location (aRR:0.93[0.90-0.97]) compared to a large metropolitan region was associated with lower uptake. ConclusionsAs of September 30, 2021, COVID-19 vaccine coverage among individuals with a recent experience of homelessness in Ontario was substantially lower than the general adult population of Ontario for a first and second dose. Findings underscore the importance of leveraging organizations that are accessed and trusted by people who experience homelessness for targeted vaccine delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».