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Enregistrement W4316686761 · doi:10.2196/44234

The Association Between Pediatric COVID-19 Vaccination and Socioeconomic Position: Nested Case-Control Study From the Pedianet Veneto Cohort

2023· article· en· W4316686761 sur OpenAlexvenueno aff
Erich Batzella, Anna Cantarutti, Nicola Caranci, Carlo Giaquinto, Claudio Barbiellini Amidei, Cristina Canova

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationSocioeconomic statusDemographyLogistic regressionOdds ratioCohortNested case-control studyCohort studyPoisson regressionPediatricsEnvironmental healthPopulationImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The success of pediatric COVID-19 vaccination strongly depends on parents' willingness to vaccinate their children. To date, the role of socioeconomic position (SEP) in pediatric COVID-19 vaccination has not been thoroughly examined. OBJECTIVE: We evaluated the association between COVID-19 vaccination and SEP in a large pediatric cohort. METHODS: A case-control study design nested into a pediatric cohort of children born between 2007 and 2017, living in the Veneto Region and followed up to at least January 1, 2022, was adopted. Data on children were collected from the Pedianet database and linked with the regional COVID-19 registry. Each child vaccinated with at least one dose of any COVID-19 vaccine between July 1, 2021, and March 31, 2022, was matched by sex, year of birth, and family pediatrician to up to 5 unvaccinated children. Unvaccinated children with a positive outcome on the swab test within 180 days before the index date were excluded from the analyses. Children were geo-referenced to determine their area deprivation index (ADI)-a social and material deprivation measure calculated at the census block level and consisting of 5 socioeconomic items. The index was then categorized in quintiles based on the regional ADI level. The association between ADI quintiles and vaccination status was measured using conditioned logistic regression models to estimate odds ratios and the corresponding 95% CIs. Quantile-g-computation regression models were applied to develop a weighted combination of the individual items to estimate how much each component influenced the likelihood of vaccination. All analyses were stratified by age at vaccination (5-11 and 12-14 years). RESULTS: The study population consisted of 6475 vaccinated children, who were matched with 32,124 unvaccinated children. Increasing area deprivation was associated with a lower probability of being vaccinated, with approximately a linear dose-response relationship. Children in the highest deprivation quintile were 36% less likely to receive a COVID-19 vaccine than those with the lowest area deprivation (95% CI 0.59-0.70). The results were similar in the 2 age groups, with a slightly stronger association in 5-11-year-old children. When assessing the effects of the weighted combination of the individual items, a quintile increase was associated with a 17% decrease in the probability of being vaccinated (95% CI 0.80-0.86). The conditions that influenced the probability of vaccination the most were living on rent, being unemployed, and being born in single-parent families. CONCLUSIONS: This study has shown a significant reduction in the likelihood of receiving a COVID-19 vaccine among children living in areas characterized by a lower SEP. Findings were robust among multiple analyses and definitions of the deprivation index. These findings suggest that SEP plays an important role in vaccination coverage, emphasizing the need to promote targeted public health efforts to ensure global vaccine equity.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,305 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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