The trends and determinants of seasonal influenza vaccination after cardiovascular events in Canada: a repeated, pan-Canadian, cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Annual influenza vaccination is recommended for individuals with a history of cardiovascular disease (CVD) events. We aimed to examine (1) the time trends for influenza vaccination among Canadians with a CVD event history between 2009 and 2018, and (2) the determinants of receiving the vaccination in this population over the same period. METHODS: We used data from the Canadian Community Health Survey (CCHS). The study sample included respondents from 2009 to 2018 who were 30 years of age or more with a CVD event (heart attack or stroke) and who indicated their flu vaccination status. Weighted analysis was used to determine the trend of vaccination rate. We used linear regression analysis to examine the trend and multivariate logistic regression analysis to examine determinants of influenza vaccination, including sociodemographic factors, clinical characteristics, health behaviour and health system variables. RESULTS: Over the study period, in our sample of 42 400, the influenza vaccination rate was overall stable around 58.9%. Several determinants for vaccination were identified, including older age (adjusted odds ratio [aOR] = 4.28; 95% confidence interval [95% CI]: 4.24-4.32], having a regular health care provider (aOR = 2.39; 95% CI: 2.37-2.41), and being a nonsmoker (aOR = 1.48; 95% CI: 1.47-1.49). Factors associated with decreased likelihood of vaccination included working full time (aOR = 0.72; 95% CI: 0.72-0.72). CONCLUSION: Influenza vaccination is still at less than the recommended level in patients with CVD. Future research should consider the impact of interventions to improve vaccination uptake in this population.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».