Impact of the COVID-19 pandemic on routine immunization coverage of children and teenagers in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess immunization coverage for routine vaccinations in children (aged 4-7 years) and teenagers (aged 14-17 years) during the COVID-19 pandemic compared to the pre-pandemic period, in Ontario, Canada. METHODS: Retrospective cohort study using primary care electronic medical records data from the University of Toronto Practice-Based Research Network database from January 2018 to June 2022. Monthly estimates of vaccine up-to-date (UTD) coverage (defined as 1 dose of tetanus, diphtheria, and acellular pertussis (Tdap)-containing and 1 dose of measles, mumps and rubella-containing vaccines received after the 4th birthday for children; and 1 dose of Tdap-containing vaccine received after the 14th birthday for teenagers) and time series regression analysis were used to compare changes in mean coverage before and during the pandemic. We also examined if changes in coverage estimates over time were associated with sociodemographic factors. RESULTS: 30,010 children and 31,624 teenagers were included. Mean monthly UTD coverage for children decreased significantly from 48.7 % (SD 2.1) pre-pandemic (January 2018 - February 2020) to 44.3 % (SD 1.3) in mid-pandemic period (July 2020-June 2021), and remained significantly lower in later pandemic period (July 2021 - June 2022). Mean monthly UTD coverage for teenagers was 34.6 % (SD 0.9) pre-pandemic and decreased to 16.7 % (SD 0.6) in later pandemic period. When adjusted for baseline differences, teenagers from neighborhoods with higher income, lower proportions of racialized and newcomer populations and from rural areas experienced larger decreases in UTD coverage during the pandemic. No significant differences were found in UTD coverage among children across the various sociodemographic factors. CONCLUSION: Significant declines in immunization coverage for children and teenagers in Ontario were still observed by June 2022, highlighting the need to further study the long-term impact of the pandemic and implement effective catch-up interventions to increase immunization coverage and prevent outbreaks of vaccine-preventable diseases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».