Vaccines in Long-Term Care Settings: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older people living in long-term care facilities represent a particularly vulnerable segment of the population, who disproportionately bear the burden of infectious diseases, as recently highlighted by the COVID-19 pandemic. SUMMARY: Older long-term care residents typically cumulate several risk factors for infection and experience serious life-threatening outcomes once infected. These common infections are often compounded by the collective living environment, where it is more difficult to contain the spread of infection. Moreover, the staff may represent an additional reservoir of potential infection and mode of transmission. In this paper, we review the burden of infectious respiratory diseases in residents in long-term care and discuss the potential gains from higher vaccine coverage in this older and most vulnerable population but also from higher vaccine coverage among the facility staff. We highlight the compelling need to integrate specific vaccine recommendations for residents of long-term care into national vaccination schedules, as well as the need to include vaccination campaigns in routine protocols for infection control. Surveillance, reporting, hygiene, and individual protective measures remain key aspects in basic infection control, both in ordinary times and during epidemics. KEY MESSAGE: Vaccination of residents in long-term care facilities against respiratory diseases including influenza, pneumococcal disease, pertussis, and COVID is a simple, inexpensive, and effective means to reduce the burden of infection in this segment of the population.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».