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Enregistrement W4402423235 · doi:10.1016/j.jogc.2024.102656

Improving Influenza Vaccine Uptake During Pregnancy Through Vaccination at Point of Care: A Before-and-After Study

2024· article· en· W4402423235 sur OpenAlexafffundvenue
Sofiya Manji, Laura Idarraga Reyes, Sheila McDonald, Megan Mungunzul Amarbayan, Deshayne B. Fell, Amy Metcalfe, Eliana Castillo

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryProvincial Laboratory of Public HealthChildren's Hospital of Eastern OntarioAlberta Health Services
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineVaccinationPregnancyInfluenza vaccineObstetricsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Vaccine administration where pregnant individuals receive prenatal care may increase vaccine coverage. Availability of influenza vaccine at prenatal care visits is not standard in Canada. Since the 2016-2017 influenza season, pregnant individuals can receive the influenza vaccine at the point of care (POC) in an urban clinic in Calgary, Alberta. The objective of this study was to descriptively examine vaccination rates across multiple influenza seasons for a POC vaccination in pregnancy (VIP) intervention and describe associations between influenza vaccine coverage and comorbidities and area-level socioeconomic status. METHODS: A before-and-after study design was used to examine vaccine coverage across 6 consecutive influenza seasons: 2 before (2014-2015 and 2015-2016) and 4 after POC-VIP implementation (2016-2017 to 2019-2020). We identified the birth cohort and measured influenza vaccine uptake using clinical and administrative databases. Influenza vaccination rates were computed and compared using the Fisher exact test with statistical significance at a P value of 0.05. RESULTS: A total of 4443 pregnancies were identified during the study period. The influenza vaccination rate increased in the intervention years at 40.1 per 1000 patient-weeks (P < 0.001), compared to the pre-intervention influenza seasons at 11.7 per 1000 patient-weeks. Vaccine coverage did not statistically differ between pregnancies with or without comorbidities across most seasons. Vaccine coverage decreased as material deprivation increased in pre-intervention years. CONCLUSIONS: The vaccination rate was higher in the intervention years compared to the pre-intervention period. In this study, we applied a systematic methodology to examine vaccine coverage in pregnancy and presented a descriptive examination of a POC-VIP intervention.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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