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Enregistrement W4391486321 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.54710

School Vaccine Coverage and Medical Exemption Uptake After the New York State Repeal of Nonmedical Vaccination Exemptions

2024· article· en· W4391486321 sur OpenAlexaff
John W. Correira, Rhiannon Kamstra, Nanqing Zhu, Margaret K. Doll

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAlbany College of Pharmacy and Health Sciences
Mots-clésRepealLegislationMedicineVaccinationImmunizationFamily medicineCohortMedical schoolEnvironmental healthPolitical scienceLawMedical educationImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Although New York State (NYS) recently adopted legislation eliminating nonmedical vaccination exemption options from school-entry requirements, the implications of the law for school vaccine coverage and medical vaccine exemption uptake have not been examined. Objective: To evaluate the implications of the repeal of school-entry nonmedical vaccination exemptions for vaccine coverage and medical exemption uptake at NYS schools outside of New York City (NYC). Design, Setting, and Participants: This cohort study had an interrupted time-series design and used generalized estimating equation models to examine longitudinal school immunization compliance data from the 2012 to 2013 through 2021 to 2022 school years. The cohort comprised NYS public and nonpublic schools, excluding NYC schools, with any students enrolled in kindergarten to 12th grade. Eligible schools had enrollment and immunization data before and after the implementation of the Senate Bill 2994A legislation. Data analyses were conducted in July 2023. Exposure: Senate Bill 2994A was passed in June 2019, eliminating school-entry nonmedical vaccination exemptions. Since compliance with the law was evaluated for most students during the next school year, the 2019 to 2020 school year was considered to be the law's effective date. Main Outcomes and Measures: The primary outcomes were school vaccine coverage (defined as the percentage of students at each school who completed grade-appropriate requirements for all required vaccines) and medical exemption uptake (defined as the percentage of students at each school who received a medical exemption). Results: Among the 3821 eligible schools, 3632 (95.1%) were included in the analysis, representing 2794 (96.9% of eligible) public schools and 838 (89.2% of eligible) nonpublic schools. The implementation of Senate Bill 2994A was associated with absolute increases in mean vaccine coverage of 5.5% (95% CI, 4.5%-6.6%) among nonpublic schools and 0.9% (95% CI, 0.7%-1.1%) among public schools, with additional annual increases in vaccine coverage observed through the 2021 to 2022 school year. The law's implementation was also associated with a 0.1% (95% CI, 0.0%-0.1%) mean absolute decrease in medical vaccination exemption uptake at both public and nonpublic schools, and small but significant mean annual decreases in medical vaccination exemptions (0.02%; 95% CI, 0.01%-0.03%) through the end of the study period. Conclusions and Relevance: Results of this cohort study suggested that repeal of school-entry nonmedical vaccination exemptions was associated with increased vaccine coverage at NYS schools outside of NYC. Coverage gains were not replaced by increases in medical vaccination exemptions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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