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Enregistrement W4391850176 · doi:10.1016/j.vaccine.2024.01.079

A population-based, province-wide, record-linkage interrupted time series analysis of impact of the universal seasonal influenza vaccination policy on seasonal influenza vaccine uptake among 5–64-year-olds in the province of Manitoba, Canada

2024· article· en· W4391850176 sur OpenAlexafffundabout
George N. Okoli, Christiaan H. Righolt, Geng Zhang, Paul Van Caeseele, I fan Kuo, Silvia Alessi‐Severini, Salaheddin M. Mahmud

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensGovernment of ManitobaGovernment of British ColumbiaMinistry of HealthUniversity of ManitobaManitoba HealthGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation
Organismes subventionnairesManitoba Centre for Health Policy, University of ManitobaCanada Research Chairs
Mots-clésDemographyVaccinationPopulationSeasonal influenzaResidenceMedicineTrend analysisGeographyEnvironmental healthImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Universal seasonal influenza vaccination policy (USIVP) was introduced in Manitoba, Canada in 2010. Its impact on seasonal influenza vaccine (SIV) uptake remains underexplored. METHODS: We used population-wide data from Manitoba to assess the impact of the USIVP on SIV uptake. The study covered twenty influenza seasons (2000/01-2019/20). We summarized SIV uptake for influenza seasons before and after the USIVP. Utilizing a single-group interrupted time series analysis and appropriately accounting for autocorrelation, we estimated absolute change and annual trend in SIV uptake percentages among 5-17-, 18-44-, and 45-64-year-olds across strata of certain population socioeconomic and health-related characteristics following the USIVP. RESULTS: Average SIV uptake percentage in all age groups was significantly higher after compared with before the USIVP. Following the USIVP, there was no significant absolute change in SIV uptake percentage among 18-44- and 45-64-year-olds overall; however, a significant decrease was observed among 18-44-year-old males in the higher income quintiles, across healthcare utilization, and in some regions of residence. A significant increase was observed among 5-17-year-olds in the lowest income quintiles, in Northern Manitoba, and among those with less healthcare utilization, and no chronic disease. Overall, there was mostly no significant annual trend in SIV uptake percentage among 18-44-year-olds, and while a significant upward and downward trend was observed among 5-17-year-olds and 45-64-year-olds, respectively, a significant downward trend was observed across all strata of population characteristics within all age groups in Northern Manitoba. CONCLUSIONS: The USIVP in Manitoba was followed by an absolute increase in SIV uptake percentage only in some socioeconomically disadvantaged subpopulations among 5-17-year-olds. While there was mostly an upward annual trend in SIV uptake percentage among 5-17-year-olds, a downward trend was observed among 45-64-year-olds and across all age groups and subpopulations in socioeconomically disadvantaged Northern Manitoba. These findings are novel for Manitoba and require investigation and public health attention.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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