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Enregistrement W4386542066 · doi:10.3389/fpubh.2023.1232507

COVID-19 vaccine equity: a retrospective population-based cohort study examining primary series and first booster coverage among persons with a history of immigration and other residents of Ontario, Canada

2023· article· en· W4386542066 sur OpenAlexafffundabout
Susitha Wanigaratne, Hong Lu, Sima Gandhi, Janavi Shetty, Thérèse A. Stukel, Pierre‐Philippe Piché‐Renaud, Julia Brandenberger, Samiya Abdi, Astrid Guttmann

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Health, British ColumbiaInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésBooster (rocketry)ImmigrationEquity (law)MedicineCohortPopulationCohort studyRetrospective cohort studyDemographyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineGeographyGerontologyEnvironmental healthPolitical scienceDiseaseInfectious disease (medical specialty)Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Immigrants were disproportionately impacted by COVID-19 and experience unique vaccination barriers. In Canada (37 million people), 23% of the population is foreign-born. Immigrants constitute 60% of the country's racialized (non-white) population and over half of immigrants reside in Ontario, the country's most populous province. Ontario had several strategies aimed at improving vaccine equity including geographic targeting of vaccine supply and clinics, as well as numerous community-led efforts. Our objectives were to (1) compare primary series vaccine coverage after it was widely available, and first booster coverage 6 months after its availability, between immigrants and other Ontario residents and (2) identify subgroups experiencing low coverage. Materials and methods: Using linked immigration and health administrative data, we conducted a retrospective population-based cohort study including all community-dwelling adults in Ontario, Canada as of January 1, 2021. We compared primary series (two-dose) vaccine coverage by September 2021, and first booster (three-dose) coverage by March 2022 among immigrants and other Ontarians, and across sociodemographic and immigration characteristics. We used multivariable log-binomial regression to estimate adjusted risk ratios (aRR). Results: Of 11,844,221 adults, 22% were immigrants. By September 2021, 72.6% of immigrants received two doses (vs. 76.4%, other Ontarians) and by March 2022 46.1% received three doses (vs. 58.2%). Across characteristics, two-dose coverage was similar or slightly lower, while three-dose coverage was much lower, among immigrants compared to other Ontarians. Across neighborhood SARS-CoV-2 risk deciles, differences in two-dose coverage were smaller in higher risk deciles and larger in the lower risk deciles; with larger differences across all deciles for three-dose coverage. Compared to other Ontarians, immigrants from Central Africa had the lowest two-dose (aRR = 0.60 [95% CI 0.58-0.61]) and three-dose coverage (aRR = 0.36 [95% CI 0.34-0.37]) followed by Eastern Europeans and Caribbeans, while Southeast Asians were more likely to receive both doses. Compared to economic immigrants, resettled refugees and successful asylum-claimants had the lowest three-dose coverage (aRR = 0.68 [95% CI 0.68-0.68] and aRR = 0.78 [95% CI 0.77-0.78], respectively). Conclusion: Two dose coverage was more equitable than 3. Differences by immigrant region of birth were substantial. Community-engaged approaches should be re-invigorated to close gaps and promote the bivalent booster.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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