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Record W7162080327 · doi:10.82308/28021

Assessing influenza vaccine uptake among older Canadian adults and identifying factors associated with low uptake

2022· dissertation· en· W7162080327 on OpenAlexaboutno aff
Katie Gravagna

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicInfluenza Virus Research Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMulticenter studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medical screening

Abstract

fetched live from OpenAlex

ContexteLes personnes vivant avec des maladies chroniques et celles âgées de 65 ans et plus ont un risque élevé de complications liées à la grippe. Les proches aidants qui interagissent avec un bénéficiaire de soins vulnérable aux complications sont à risque de transmettre la grippe. La vaccination antigrippale permet à la fois de réduire la sévérité de l’infection et d’en prévenir la transmission. Davantage de recherche est nécessaire pour estimer la prévalence des personnes non vaccinées et leurs caractéristiques. L’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV), une grande étude de cohorte nationale, offre une occasion unique de cerner les facteurs associés à la non-vaccination contre la grippe.ObjectifsLes objectifs de cette thèse de recherche sont 1) d’estimer la prévalence de la non-vaccination contre la grippe en évaluant la vaccination autodéclarée au cours des 12 derniers mois chez a) les adultes à risque élevé de complications graves (c’est-à-dire les adultes de 65 ans et plus et les adultes de 45 à 64 ans ayant au moins une maladie chronique) et chez b) les proches aidants (c’est-à-dire les adultes âgés de 45 ans et plus qui déclarent prodiguer des soins) et les bénéficiaires de soins (c’est-à-dire les adultes âgés de 65 ans et plus qui déclarent recevoir tout type de soins), puis 2) de cerner les facteurs associés à la non-vaccination dans chaque groupe.MéthodesCette étude consiste à analyser les participants au premier suivi de l’ÉLCV (2015-2018). Les covariables examinées ont été déterminées précédemment. Nous avons évalué le taux de non-vaccination antigrippale et les facteurs associés à la non-vaccination dans deux groupes à risque élevé de complications graves (adultes âgés de 65 ans et plus et adultes âgés de 45 à 64 ans ayant une maladie chronique) et dans deux groupes qui ont des contacts étroits avec autrui et qui présentent un risque élevé de transmission (proches aidants âgés de 45 ans et plus et bénéficiaires de soins âgés de 65 ans et plus). Nous avons estimé la prévalence de la non-vaccination pour chacun des groupes étudiés. Des rapports de cotes ajustés (RCa) avec des intervalles de confiance à 95 % provenant de modèles de régression logistique ont été utilisés pour identifier les facteurs associés à la non-vaccination antigrippale pour tous les groupes.RésultatsPrès du tiers (29,5 %, IC à 95 % : 28,9 %, 30,1 %) des 23 226 participants âgés de plus de 65 ans, 49,9 % (IC à 95 % : 49,0 %, 50,9 %) des 10 685 participants âgés de 45 à 64 ans ayant une maladie chronique, 41,4 % (IC à 95 % : 40,8 %, 42,0 %) des 23 500 proches aidants et 24,8 % (IC à 95 % : 23,7 %, 26,0 %) des 5 559 bénéficiaires de soins ont déclaré ne PAS avoir reçu le vaccin antigrippal au cours des douze derniers mois. Dans les deux groupes ayant la couverture vaccinale la plus faible, les personnes âgées de 45 à 64 ans vivant avec une maladie chronique et les proches aidants, ceux qui n’avaient pas consulté de médecin de famille au cours des douze derniers mois étaient plus susceptibles de déclarer ne pas avoir été vaccinés que ceux qui en avaient consulté un, après ajustement complet de chaque modèle. DiscussionLa vaccination antigrippale est une approche sûre et efficace pour réduire le risque de complications graves liées à la grippe ainsi que le risque de transmission. Parmi les quatre groupes examinés dans notre analyse, les personnes âgées de 45 à 64 ans ayant une maladie chronique et les proches aidants âgés de plus de 45 ans avaient globalement le taux de non-vaccination antigrippale déclarée le plus élevé au cours des douze derniers mois. Des campagnes de vaccination qui ne dépendent pas d’une visite chez le médecin pourraient accroître la vaccination parmi ces groupes.ConclusionÀ partir de notre analyse des données du premier suivi de l’ÉLCV (2015-2018), nous avons constaté que de nouvelles interventions sont urgemment requises afin d’améliorer la couverture vaccinale contre la grippe au Canada

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.065
GPT teacher head0.375
Teacher spread0.311 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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