Gaps in childhood immunizations and preventive care visits during the COVID-19 pandemic: a population-based cohort study of children in Ontario and Manitoba, Canada, 2016–2021
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to estimate the changes to the delivery of routine immunizations and well-child visits through the pandemic. METHODS: Using linked administrative health data in Ontario and Manitoba, Canada (1 September 2016 to 30 September 2021), infants <12 months old (N=291,917 Ontario, N=33,994 Manitoba) and children between 12 and 24 months old (N=293,523 Ontario, N=33,001 Manitoba) exposed and unexposed to the COVID-19 pandemic were compared on rates of receipt of recommended a) vaccinations and b) well-child visits after adjusting for sociodemographic measures. In Ontario, vaccinations were captured using physician billings database, and in Manitoba they were captured in a centralized vaccination registry. RESULTS: Exposed Ontario infants were slightly more likely to receive all vaccinations according to billing data (62.5% exposed vs. 61.6% unexposed; adjusted Relative Rate (aRR) 1.01 [95% confidence interval (CI) 1.00-1.02]) whereas exposed Manitoba infants were less likely to receive all vaccines (73.5% exposed vs. 79.2% unexposed; aRR 0.93 [95% CI 0.92-0.94]). Among children exposed to the pandemic, total vaccination receipt was modestly decreased compared to unexposed (Ontario aRR 0.98 [95% CI 0.97-0.99]; Manitoba aRR 0.93 [95% CI 0.91-0.94]). Pandemic-exposed infants were less likely to complete all recommended well-child visits in Ontario (33.0% exposed, 48.8% unexposed; aRR 0.67 [95% CI 0.68-0.69]) and Manitoba (55.0% exposed, 70.7% unexposed; aRR 0.78 [95% CI 0.77-0.79]). A similar relationship was observed for rates of completed well-child visits among children in Ontario (aRR 0.78 [95% CI 0.77-0.79]) and Manitoba (aRR 0.79 [95% CI 0.77-0.80]). CONCLUSION: Through the first 18 months of the pandemic, routine vaccines were delivered to children < 2 years old at close to pre-pandemic rates. There was a high proportion of incomplete well-child visits, indicating that developmental surveillance catch-up is crucial.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».