Uptake rates of influenza vaccination in over 65s in Denmark: a comparison between Danish-born and migrant populations, 2015–21
Notice bibliographique
Résumé
WHO's Immunization Agenda 2030 has placed renewed focus on life-course vaccination, including among migrants. Despite the availability of a seasonal vaccine, influenza remains a key contributor to winter excess mortality in Northern Europe, yet limited data on influenza vaccination uptake in migrants has been published. We analyzed Danish national registry data to determine influenza vaccine uptake across six flu seasons (2015/16-2020/21) among migrants (asylum-pathway and quota refugees, family reunified migrants) ≥65 years matched 1:6 on age and gender to Danish-born individuals. We used multivariate logistic regression models controlling for migrant status (immigration status, time in Denmark) and other sociodemographic variables (age, gender, nationality, urban/rural residence) to identify factors associated with influenza vaccination uptake. All analyses were done in R v4.2.1. Across all six seasons, overall flu vaccination uptake was 49.3% (Danish-born: 50.9%; migrant cohort: 39.4%). Migrants were less likely [odds ratio (OR): 0.66; 95% confidence interval (CI): 0.64-0.67] to receive an influenza vaccine across all seasons, with this gap widening from 2015/16 (OR: 0.78; 95% CI: 0.74-0.84) to the 2020/21 season (OR: 0.44; 95% CI: 0.42-0.46). Family-reunified migrants were less likely to receive an influenza vaccine across the study period than asylum-pathway and quota refugees and those from the Sub-Saharan Africa region had the lowest uptake in terms of area of origin. This large and unique dataset shows that migrant groups have lower uptake rates for influenza vaccination compared with Danish-born individuals, with the gap widening over time. Going forward, developing tailored interventions, co-developed in collaboration with communities themselves, will be key.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».