Determinants of non-vaccination against seasonal influenza during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to identify the determinants of influenza non-vaccination during pregnancy in Canada. METHODS: Biological mothers of children born between December 2018 and March 2019 were surveyed about vaccinations they had received during pregnancy, reasons for non-vaccination, obstetrical history, and demographics. Simple and multiple logistic regression models were used to measure associations between various sociodemographic factors as well as obstetrical history, and non-vaccination against influenza. We analyzed data from 2361 mothers. RESULTS: Factors associated with non-vaccination included being followed during pregnancy by a midwife compared to by an obstetrician-gynecologist (OR 2.02; 95% CI, 1.17‒3.50); having two or more past live births compared to none (OR 1.58; 95% CI, 1.01‒2.49); having an education level below high school diploma compared to a bachelor's degree or above (OR 2.50; 95% CI, 1.06‒5.90); and having a household income below $60,000 (OR 2.46; 95% CI, 1.42‒4.24) or between $60,000 and $99,999 (OR 2.77; 95% CI, 1.70‒4.52) compared to a household income of $140,000 or more. The province or territory of prenatal care proved to be an important factor in non-vaccination, with statistically significant odds ratios for certain provinces: OR 7.50 (95% CI, 1.40‒40.26) for Ontario, 8.23 (95% CI, 1.53‒44.23) for Newfoundland and Labrador, and 11.39 (95% CI, 2.14‒60.60) for Quebec, as compared to the territories. CONCLUSION: Despite universal access to influenza vaccines in Canada during pregnancy, regional variations and socioeconomic disparities in non-vaccination are still observable.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».