Temporal trends and determinants of COVID-19 vaccine series initiation after recent pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
During the rapid deployment of COVID-19 vaccines in 2021, safety concerns may have led some pregnant individuals to postpone vaccination until after giving birth. This study aimed to describe temporal patterns and factors associated with COVID-19 vaccine series initiation after recent pregnancy in Ontario, Canada. Using the provincial birth registry linked with the COVID-19 vaccine database, we identified all individuals who gave birth between January 1 and December 31, 2021, and had not yet been vaccinated by the end of pregnancy, and followed them to June 30, 2022 (follow-up ranged from 6 to 18 months). We used cumulative incidence curves to describe COVID-19 vaccine initiation after pregnancy and assessed associations with sociodemographic, pregnancy-related, and health behavioral factors using Cox proportional hazards regression to estimate adjusted hazard ratios (aHR) and 95% confidence intervals (CI). Among 137,198 individuals who gave birth in 2021, 87,376 (63.7%) remained unvaccinated at the end of pregnancy; of these, 65.0% initiated COVID-19 vaccination by June 30, 2022. Lower maternal age (<25 vs. 30-34 y aHR: 0.73, 95%CI: 0.70-0.77), smoking during pregnancy (vs. nonsmoking aHR: 0.68, 95%CI: 0.65-0.72), lower neighborhood income (lowest quintile vs. highest aHR: 0.79, 95%CI: 0.76-0.83), higher material deprivation (highest quintile vs. lowest aHR: 0.74, 95%CI: 0.70-0.79), and exclusive breastfeeding (vs. other feeding aHR: 0.81, 95%CI: 0.79-0.84) were associated with lower likelihood of vaccine initiation. Among unvaccinated individuals who gave birth in 2021, COVID-19 vaccine initiation after pregnancy reached 65% by June 30, 2022, suggesting persistent issues with vaccine hesitancy and/or access to vaccination in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».