1384-P: COVID-19 Vaccination Uptake among 3,779,733 Adults With and Without Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objective: Public health measures, especially vaccination, are important for COVID-19 risk reduction. Population level vaccine uptake in people with diabetes is understudied. We assessed COVID-19 vaccine uptake among adults with and without diabetes and the factors associated with vaccination. Methods: This retrospective, population-based cohort study included adults (18+ years) living in Alberta, Canada on December 14, 2020, the date of vaccine availability. Diabetes status was determined using a validated algorithm between April 1, 2002 and December 14, 2020. All individuals were followed until March 31, 2022. The primary outcome was full vaccination as defined by the manufacturer. Descriptive statistics were used to compare vaccination status among people with and without diabetes and multivariate logistic regression assessed the factors associated with full vaccination adjusting for age group, sex, diabetes status, material deprivation, urban/rural residence, and comorbidities (Charlson Comorbidity Index (CCI) score). Results: We identified 3,779,733 adults (49.7% female, mean age 46.8 ± 17.8 years) with 9.8% having diabetes. Overall, 75.5% of the total cohort were fully vaccinated. A higher proportion of people with diabetes, compared to those without, were fully vaccinated (83.9% vs. 74.6%, p<0.001). The presence of diabetes (aOR 1.48; 95% CI 1.46-1.49), female sex (aOR 1.20; 95% CI 1.91-1.21), and CCI score >1 (aOR 1.67; 1.66-1.68) were associated with being fully vaccinated, whereas the age group of ≥ 75 years (aOR 0.84; 95% CI 0.83-0.86), rural residence (aOR 0.60; 95% CI 0.60-0.60) and higher material deprivation (aOR 0.88; 95% CI 0.87-0.89) were associated with lower vaccination. Conclusions: People with diabetes had high COVID-19 vaccination uptake and were more likely than the general population to be fully vaccinated. We also identified several key factors associated with lower uptake highlighting the need for understanding facilitators of vaccination. Disclosure S. Butalia: None. B.R. Shah: None. R.J. Sigal: Research Support; Lexicon Pharmaceuticals, Inc., Bayer Inc., Novo Nordisk. J.L. Benham: None. B. Wicklow: None. C.H. Yu: None. K. Dasgupta: None. S. Amed: None. C. Constantinescu: Research Support; Pfizer Inc. Other Relationship; Sta HealthCare Communications, Canadian Research Network. M. Chu: None. P. Kaul: None. Funding Canadian Institutes of Health Research (CIHR) 483868
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».