Evaluating Vaccination Status and Barriers in Children with Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aims to evaluate the vaccination status of children with rheumatic diseases (RD) compared to healthy controls (HC) and immunization barriers, as studies examining the vaccination status and factors promoting or hindering vaccination among children RD remain limited. Methods: A cross-sectional study was conducted on children with RD (in a rheumatology clinic) and HC (in a fracture clinic) at a tertiary care center in Canada. Demographics, diagnosis, treatments, and vaccine status were obtained from health records and a provincial electronic vaccine database. A patient/caregiver questionnaire was used to capture perceived immunization barriers, concerns, and satisfaction. Descriptive statistical methods were used for analysis. Results: The study involved 144 children with RD and 111 HC. Data from 94 children with RD and 86 HC, all lifelong Alberta residents, were analyzed for objective vaccination status. Most vaccines were received at rates of 80% or higher, except the influenza vaccine, which had the lowest adherence (34% in RD vs. 21% in HC). In 31% of RD children, vaccinations were withheld due to active disease, healthcare provider advice, or caregiver concerns about side effects. In 27% HC, vaccinations were withheld due to side effects. Both groups primarily relied on their family doctor for vaccination information, and 85% or more expressed satisfaction with the information received. Conclusions: Most children with RD and HC received recommended vaccines, but influenza vaccination gaps were identified. Knowledge about vaccine contraindications in RD is well understood, but perceived safety concerns limit vaccination completeness. Healthcare providers, especially family doctors, pediatricians, and rheumatologists, should be providing education resources for vaccines and be proactive in discussing the safety and necessity of vaccinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».