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Enregistrement W4327626944 · doi:10.1136/bmjopen-2021-058705

Factors influencing influenza, pneumococcal and shingles vaccine uptake and refusal in older adults: a population-based cross-sectional study in England

2023· article· en· W4327626944 sur OpenAlexaff
Pui San Tan, Martina Patone, Ashley Kieran Clift, Hajira Dambha‐Miller, Defne Saatci, Tom A. Ranger, César Garriga, Francesco Zaccardi, Baiju R. Shah, Carol Coupland, Simon J. Griffin, Kamlesh Khunti, Julia Hippisley‐Cox

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNIHR Leicester Biomedical Research CentreMedical Research CouncilPublic Health EnglandUniversity of OxfordJohn Fell Fund, University of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and InnovationNiilo Helanderin SäätiöUniversity of CambridgeCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésMedicineShinglesVaccinationEthnic groupCross-sectional studyInfluenza vaccineDemographySocioeconomic statusPopulationLogistic regressionOdds ratioPneumococcal vaccineImmunologyEnvironmental healthInternal medicineStreptococcus pneumoniae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Uptake of influenza, pneumococcal and shingles vaccines in older adults vary across regions and socioeconomic backgrounds. In this study, we study the coverage and factors associated with vaccination uptake, as well as refusal in the unvaccinated population and their associations with ethnicity, deprivation, household size and health conditions. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: This is a cross-sectional study of adults aged 65 years or older in England, using a large primary care database. Associations of vaccine uptake and refusal in the unvaccinated with ethnicity, deprivation, household size and health conditions were modelled using multivariable logistic regression. OUTCOME MEASURE: Influenza, pneumococcal and shingles vaccine uptake and refusal (in the unvaccinated). RESULTS: This study included 2 054 463 patients from 1318 general practices. 1 711 465 (83.3%) received at least one influenza vaccine, 1 391 228 (67.7%) pneumococcal vaccine and 690 783 (53.4%) shingles vaccine. Compared with White ethnicity, influenza vaccine uptake was lower in Chinese (OR 0.49; 95% CI 0.45 to 0.53), 'Other ethnic' groups (0.63; 95% CI 0.60 to 0.65), black Caribbean (0.68; 95% CI 0.64 to 0.71) and black African (0.72; 95% CI 0.68 to 0.77). There was generally lower vaccination uptake among more deprived individuals, people living in larger household sizes (three or more persons) and those with fewer health conditions. Among those who were unvaccinated, higher odds of refusal were associated with the black Caribbean ethnic group and marginally with increased deprivation, but not associated with higher refusal in those living in large households or those with lesser health conditions. CONCLUSION: Certain ethnic minority groups, deprived populations, large households and 'healthier' individuals were less likely to receive a vaccine, although higher refusal was only associated with ethnicity and deprivation but not larger households nor healthier individuals. Understanding these may inform tailored public health messaging to different communities for equitable implementation of vaccination programmes.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,308 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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