Vaccination in Patients with Cardiovascular Disease: A Case-Based Approach and Contemporary Review
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is a crucial preventative strategy, particularly in individuals with cardiovascular (CV) disease (CVD). People living with CVD are at increased risk of morbidity and mortality from vaccine-preventable infections such as influenza, severe acute respiratory syndrome-corona virus 2 (SARS-CoV-2), respiratory syncytial virus (RSV), varicella zoster virus (VZV), and pneumococcal disease. These infections also have been associated with downstream CV complications, including ischemic events and myocarditis. Randomized controlled trials have demonstrated that influenza vaccination reduces major adverse CV events and all-cause mortality, especially in people with CVD. The same has been observed in registry analyses during the SARS-CoV-2 pandemic. Pooling of data from observational and cohort studies also has shown significant benefit of vaccination against RSV, VZV, and pneumococcal disease in older populations and those with CV comorbidities. Despite recommendations from national public health guidelines and immunization programs, vaccination uptake in patients with CVD remains suboptimal. This low uptake is influenced by lack of vaccine information, access issues, and mistrust in the healthcare system, all summarized in the term "vaccine hesitancy." Vaccination promotion should focus on addressing these gaps in communication and access barriers at the provider, community, and public health levels. Healthcare providers including cardiologists are reminded, through this review, of the importance of emphasizing vaccination recommendations during clinical encounters. Addressing patient misconceptions and providing patient decision aids strongly improves acceptance rates. Continued efforts at the community and public health levels should address barriers to access and advance surveillance methods to target improved clinical outcomes for groups at risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».