Equity Considerations in COVID‐19 Vaccination Studies of Individuals With Autoimmune Inflammatory Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to examine the extent to which populations experiencing inequities were considered in studies of COVID-19 vaccination in individuals with autoimmune inflammatory rheumatic diseases (AIRDs). METHODS: We included all studies (n = 19) from an ongoing Cochrane living systematic review on COVID-19 vaccination in patients with AIRDs. We used the PROGRESS-Plus framework (place of residence, race/ethnicity, occupation, gender/sex, religion, education, socioeconomic status, and social capital, plus: age, multimorbidity, and health literacy) to identify factors that stratify health outcomes. We assessed equity considerations in relation to differences in COVID-19 baseline risk, eligibility criteria, and description of participant characteristics and attrition, controlling for confounding factors, subgroup analyses, and applicability of findings. RESULTS: All 19 studies were cohort studies that followed individuals with AIRDs after vaccination. Three studies (16%) described differences in baseline risk for COVID-19 across age. Two studies (11%) defined eligibility criteria based on occupation and age. All 19 studies described participant age and sex. Twelve studies (67%) controlled for age and/or sex as confounders. Eight studies (47%) conducted subgroup analyses across at least 1 PROGRESS-Plus factor, most commonly age. Ten studies (53%) interpreted applicability in relation to at least 1 PROGRESS-Plus factor, most commonly age (47%), then ethnicity (16%), sex (16%), and multimorbidity (11%). CONCLUSION: Sex and age were the most frequently considered PROGRESS-Plus factors in studies of COVID-19 vaccination in individuals with AIRDs. The generalizability of evidence to populations experiencing inequities is uncertain. Future COVID-19 vaccine studies should report participant characteristics in more detail to inform guideline recommendations.
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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 | 0,276 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».