Co-Administration of Influenza and COVID-19 Vaccines: Policy Review and Vaccination Coverage Trends in the European Union, UK, US, and Canada between 2019 and 2023
Notice bibliographique
Résumé
Recommending co-administration of influenza and COVID-19 vaccines has emerged as a strategy to enhance vaccination coverage. This study describes the policy on co-administration and uptake of influenza and COVID-19 vaccination in Europe, the United Kingdom, the United States, and Canada between 2019 and 2023. We collected co-administration policy data from governmental websites, national health organizations, and newspapers. Influenza vaccination coverage among persons ≥65 years and COVID-19 vaccination coverage rates among persons ≥60 years or the general population were collected using national databases, the ECDC database, or ourworldindata.org between 2019 and 2023. Descriptive analyses were used. We collected data from 30/32 (94%) countries on vaccination policy in seasons 2021-2022 and 2022-2023, with most countries (25/30 to 30/30) having policies recommending co-administration. For influenza vaccination coverage, we collected data from 29/32 (91%, 2019-2020), 28/32 (88%, 2020-2021), 27/32 (84%, 2021-2022), and 6/32 (19%, 2022-2023) countries. COVID-19 vaccination was collected from 32/32 (2020-2021), 31/32 (97%, 2021-2022), and 24/32 (75%, 2022-2023) countries. Influenza vaccination coverage increased from 2019-2020 to 2021-2022. COVID-19 vaccination coverage was higher among countries with higher influenza vaccination coverage. By 2022-2023, all countries included implemented a policy supporting co-administration. A positive correlation existed between higher influenza vaccination coverage and higher COVID-19 vaccination rates.
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 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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».