Factors associated with timely COVID-19 vaccination in a population-based cohort of patients with cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In many jurisdictions, cancer patients were prioritized for COVID-19 vaccination because of increased risk of infection and death. To understand sociodemographic disparities that affected timely receipt of COVID-19 vaccination among cancer patients, we undertook a population-based study in Ontario, Canada. METHODS: Patients older than 18 years and diagnosed with cancer January 2010 to September 2020 were identified using administrative data; vaccination administration was captured between approval (December 2020) up to February 2022. Factors associated with time to vaccination were evaluated using multivariable Cox proportional hazards regression. RESULTS: The cohort consisted of 356 535 patients, the majority of whom had solid tumor cancers (85.9%) and were not on active treatment (74.1%); 86.8% had received at least 2 doses. The rate of vaccination was 25% lower in recent (hazard ratio [HR] = 0.74, 95% confidence interval [CI] = 0.72 to 0.76) and nonrecent immigrants (HR = 0.80, 95% CI = 0.79 to 0.81). A greater proportion of unvaccinated patients were from neighborhoods with a high concentration of new immigrants or self-reported members of racialized groups (26.0% vs 21.3%, standardized difference = 0.111, P < .001), residential instability (27.1% vs 23.0%, standardized difference = 0.094, P < .001), or material deprivation (22.1% vs 16.8%, standardized difference = 0.134, P < .001) and low socioeconomic status (20.9% vs 16.0%, standardized difference = 0.041, P < .001). The rate of vaccination was 20% lower in patients from neighborhoods with the lowest socioeconomic status (HR = 0.82, 95% CI = 0.81 to 0.84) and highest material deprivation (HR = 0.80, 95% CI = 0.78 to 0.81) relative to those in more advantaged neighborhoods. CONCLUSIONS: Despite funding of vaccines and prioritization of high-risk populations, marginalized patients were less likely to be vaccinated. Differences are likely due to the interplay between systemic barriers to access and cultural or social influences affecting uptake.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».