Temporal trends and determinants of COVID-19 vaccine coverage and series initiation during pregnancy in Ontario, Canada, December 2020 to December 2021: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-based COVID-19 vaccine coverage estimates among pregnant individuals are limited. We assessed temporal patterns in vaccine coverage (≥1 dose before or during pregnancy) and evaluated factors associated with vaccine series initiation (receiving dose 1 during pregnancy) in Ontario, Canada. METHODS: We linked the provincial birth registry with COVID-19 vaccination records from December 14, 2020 to December 31, 2021 and assessed coverage rates among all pregnant individuals by month, age, and neighborhood sociodemographic characteristics. Among individuals who gave birth since April 2021-when pregnant people were prioritized for vaccination-we assessed associations between sociodemographic, behavioral, and pregnancy-related factors with vaccine series initiation using multivariable regression to estimate adjusted risk ratios (aRR) and risk differences (aRD) with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: Among 221,190 pregnant individuals, vaccine coverage increased to 71.2% by December 2021. Gaps in coverage across categories of age and sociodemographic characteristics decreased over time, but did not disappear. Lower vaccine series initiation was associated with lower age (<25 vs. 30-34 years: aRR 0.53, 95%CI 0.51-0.56), smoking (vs. non-smoking: 0.64, 0.61-0.67), no first trimester prenatal care visit (vs. visit: 0.80, 0.77-0.84), and residing in neighborhoods with the lowest income (vs. highest: 0.69, 0.67-0.71). Vaccine series initiation was marginally higher among individuals with pre-existing medical conditions (vs. no conditions: 1.07, 1.04-1.10). CONCLUSIONS: COVID-19 vaccine coverage among pregnant individuals remained lower than in the general population, and there was lower vaccine initiation by multiple characteristics.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».