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Enregistrement W4386566055 · doi:10.1016/j.jogc.2023.102215

Pertussis Non-Vaccination During Pregnancy Despite Advice From Prenatal Care Providers

2023· article· en· W4386566055 sur OpenAlexafffundvenueabout
Donalyne-Joy Baysac, Mireille Guay, Isabelle Lévesque, Jackie Kokaua, Vanessa Poliquin, Eliana Castillo, Nicolas L. Gilbert

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of CalgaryStatistics CanadaUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of CanadaPublic Health AgencySanofiGlaxoSmithKlineModernaPfizer
Mots-clésMedicinePregnancyPrenatal careVaccinationObstetricsAdvice (programming)Family medicineEnvironmental healthImmunologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to measure the proportion of non-vaccination for pertussis in mothers in Canada who had been advised by their prenatal care provider to get vaccinated, and to identify sociodemographic factors and beliefs associated with non-vaccination. METHODS: The Survey on Vaccination during Pregnancy (part of childhood National Immunization Coverage Survey) included biological mothers of children born from September 2018 to March 2019. This analysis was restricted to 2657 mothers who had been advised by their prenatal care provider to get vaccinated against pertussis during pregnancy and knew whether or not they had been vaccinated. RESULTS: Of those who had been advised to get vaccinated against pertussis, 21% were not. This rate varied across provinces and territories, ranging from 9% in Prince Edward Island to 32% in Newfoundland and Labrador. Factors independently associated with pertussis non-vaccination included lower household income, having had past live births, and having received prenatal care from an obstetrician-gynecologist or a midwife compared to a family doctor. The risk of pertussis non-vaccination despite prenatal care advice was higher for those who disagreed that the baby would be at greater risk of pertussis if the mother did not get vaccinated. It was also higher for those who disagreed with statements regarding perceived benefits of vaccination. Conversely, disagreement with statements on perceived barriers was negatively associated with pertussis non-vaccination. CONCLUSION: These findings highlight the underlying factors associated with non-vaccination against pertussis despite prenatal care provider recommendation. Some inaccurate beliefs about pertussis and vaccination during pregnancy persist, leading to non-vaccination.

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)0,010
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 enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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