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Enregistrement W4411929989 · doi:10.1016/j.vaccine.2025.127423

COVID-19 vaccine uptake and effectiveness among people with recent history of injection drug use in British Columbia, Canada: A retrospective analysis

2025· article· en· W4411929989 sur OpenAlexafffundabout
James Wilton, Héctor Alexander Velásquez García, Zaeema Naveed, Alexis Crabtree, Jane A. Buxton, Jason Wong, Mel Krajden, Hind Sbihi, Naveed Z. Janjua

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalVancouver Hospital and Health Sciences CentreBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Immunization Research NetworkPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medicine2019-20 coronavirus outbreakDrugInjection drug useRetrospective cohort studyFamily medicinePharmacologyOutbreakDrug injectionSurgeryInfectious disease (medical specialty)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is a public health priority to assess vaccine impact in marginalized populations disproportionately affected by COVID-19 to inform population-specific policies and reduce health disparities. We assessed COVID-19 vaccine uptake and effectiveness among people who inject drugs (PWID) in British Columbia, Canada. METHODS: We used a population-based, linked data platform and a validated algorithm with high specificity to create a cohort of people aged 18-65 years with recent history of injection drug use (PWID). Vaccine uptake was assessed from Dec 15, 2020 (vaccine rollout) to the end of 2022. mRNA vaccine effectiveness against infection and severe outcomes was estimated using the test-negative study design during a period of Delta emergence/predominance (May 30th, 2021 to Nov 27th, 2021). We matched non-PWID to PWID on sociodemographics to create a comparison group. RESULTS: The cohort included 26,581 PWID, of whom a subset (1188 test-positive cases, 169 severe outcomes) were included in vaccine effectiveness analyses. By the end of 2022, the percentage of PWID vs. non-PWID who had received a vaccine dose was 72.6 % vs. 83.0 % (1st dose) and 64.7 % vs. 81.1 % (2nd dose). Vaccine effectiveness within 7-179 days after 2nd dose among PWID was 80.0 % (95 % CI 76.1-83.3 %) against infection and 92.9 % (95 % CI 88.2-95.7 %) against severe outcomes. Equivalent estimates for non-PWID were 90.0 % (95 %CI 89.3-90.7 %) and 98.7 % (95 %CI 98.1-99.2 %). CONCLUSIONS: Vaccine uptake and effectiveness were substantial among people with recent history of injection drug use, but somewhat lower relative to non-PWID matched on sociodemographic characteristics. While results suggest vaccines likely played a large role in reducing the population-level impact of COVID-19 among PWID, our results also highlight a potentially avoidable excess disease burden. Results should be interpreted within the context of the pervasive marginalization of people who use drugs. Findings may also have implications for vaccine outreach efforts and booster dose prioritisation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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