Titre. Évaluation de la couverture vaccinale des jeunes enfants de la Montérégie au regard des facteurs sociodémographiques et impact de l'ajout des nouveaux vaccins. Contexte. En Montérégie comme ailleurs au Québec, les couvertures vaccinales des enfants de 2 ans selon les facteurs sociodémographiques sont peu connues. Avec l'ajout des nouveaux vaccins, le calendrier vaccinal des jeunes enfants se complexifie davantage ; récemment, le vaccin contre le pneumocoque, l'influenza et la varicelle ont été introduits pour la vaccination des nourrissons. On anticipait que cet ajout ait un impact sur le respect du calendrier à cause entre autres de l'administration de multiples injections lors d'une même visite. La présente étude vise à évaluer la couverture vaccinale des enfants de la Montérégie au regard des facteurs sociodémographiques et à explorer l'impact de l'ajout des nouveaux vaccins sur l'observance du calendrier de vaccination et l'opinion des parents. Méthodologie. Étude descriptive transversale par questionnaire postal auto-administré auprès d'un échantillon aléatoire stratifié de deux cohortes d'enfants tirés du Fichier des naissances de la Montérégie : 1) cohorte 2002-03 : enfants nés entre le 1er mai 2002 et le 30 avril 2003 (ancien calendrier) et 2) cohorte 2004-05 : enfants nés entre le 1er mai 2004 et le 30 avril 2005 (nouveau calendrier). Deux enquêtes ont été réalisées : Enquête 1 (automne 2005-hiver 2006) effectuée auprès des parents pour lesquels l'adresse a pu être validée par Canada 411 (taux de reponse=56 %) ; enquête 2 (automne 2006) effectuée auprès des parents dont l'adresse a été validée par la RAMQ (taux de réponse=57 %). Les données vaccinales incomplètes ou manquantes ont été complétées par vérification des dossiers vaccinaux chez le vaccinateur. Les variables dépendantes à l'étude sont le statut vaccinal, l'observance au calendrier et l'opinion des parents sur les injections multiples. Les variables indépendantes retenues sont les caractéristiques sociodémographiques. Résultats. Les résultats montrent que 77 % (IC 95 % : 74,8 % - 80,0 %) des enfants de la cohorte 2002-03 ont reçu tous les vaccins requis et 2 % n'ont jamais été vaccinés. La couverture vaccinale varie au palier local entre 73 % et 95 %. Parmi les facteurs sociodémographiques étudiés (âge du père et de la mère, scolarité du père et de la mère, statut marital, rang de l'enfant dans la fratrie, taille de la famille, poids à la naissance et statut socioéconomique), seul le rang de l'enfant dans la fratrie est associé significativement au statut vaccinal de l'enfant. Une plus forte proportion d'enfants à un statut vaccinal complet parmi les premiers nés de la famille (p=0,037). L'analyse de l'observance du calendrier par l'approche de survie de Kaplan-Meier montre un retard dans la réception de la deuxième et la troisième dose du vaccin pentavalent DCaT-P-Hib des enfants de la cohorte 2004-05 comparés à ceux de la cohorte 2002-03 (Nombre de jours médians de retard : 2 jours sur le 2e vaccin (p=0,013) et 4 jours sur le 3e vaccin (p<0,001)). La majorité des parents (76 %) préfèrent 2 à 3 injections lors d'une même visite pour leur enfant et 61 % craignent une augmentation du risque d'effets secondaires lorsque plusieurs vaccins sont administrés à la même visite. Conclusion. Bien que les retards de vaccination constatés semblent moins importants qu'anticipés, la couverture vaccinale observée en Montérégie s'écarte des objectifs provinciaux. Des efforts importants devront continuer à être effectués pour obtenir une meilleure couverture vaccinale. Une attention particulière devra être accordée aux enfants derniers nés de familles nombreuses et à la sensibilisation des parents pour réduire les fausses croyances notamment sur la crainte d'effets secondaires accrus.

La vaccination est une des meilleures procédures de prévention coût-efficaces. Des couvertures vaccinales non adéquates présentent des problèmes de Santé publique considérables. Réduire ou éliminer les occasions manquées de vaccination (OMV) dans les régions les plus vulnérables permettrait d’y augmenter la couverture vaccinale. L’Inde a un des plus grands programmes de vaccination dans le monde, cependant il y existe d’importants gradients de couvertures vaccinales d’une région à l’autre. Objectifs : Cette étude visait à estimer la prévalence des OMV chez des jeunes enfants en zone rurale de Hardoi en Inde et identifier les potentiels déterminants et facteurs prédictifs des OMV. Méthodes : Les données secondaires d’une étude pré-post ont été utilisées pour mener une étude transversale. Les OMV ont été définies selon la définition de l’Organisation mondiale de la santé. Deux sources d’information sur le statut vaccinal ont été considérées : mémoire des mère ou carnet de vaccination (M/C) pour les analyses principales; et carnet de vaccination seulement (CS) en analyse de sensibilité. La prévalence des OMV dans la première année de vie (OMV-1AV) chez les enfants de 12 à moins de 24 mois et celle des OMV pendant la période optimale de vaccination (OMV-PO) chez les 0 à moins de 24 mois ont été calculées par sexe et bloc administratif. Les potentiels déterminants des OMV ont été identifiés à l’aide de modèles hiérarchiques. Des modèles prédictifs ont été construits pour identifier les facteurs qui permettraient de mieux cibler les enfants plus à risque d’OMV: leur pouvoir prédictif a été évalué avec la statistique c. Résultats : La prévalence des OMV-1AV selon la source M/C est de 19,3% ; celle selon CS est de 76,0%. La prévalence des OMV-PO selon M/C est de 14,6% alors qu’elle est de 65,7% selon CS. Pour les OMV-1AV et les OMV-PO, la prévalence variait d’un vaccin à l’autre mais seulement selon CS. Les déterminants des OMV varient selon la source d’information sur le statut vaccinal. Les principaux potentiels déterminants selon M/C sont: problèmes logistiques (OMV-1AV Rapport de cotes (RC) = 3,38; OMV-PO RC = 2,59); malaise ressenti chez l’enfant (OMV-1AV RC = 0,37; OMV-PO RC = 0,52); refus des vaccinateurs de vacciner sans avoir le carnet de vaccination (OMV-1AV RC = 5,66; OMV-1AV RC = 5,23); effets secondaires (OMV RC = 8,24; OMV-PO RC = 5,62); et le fait qu’un membre de la famille s’oppose à la vaccination de l’enfant; (OMV-1AV RC = 4,03; OMV-PO RC = 4,61). Des modèles prédictifs efficaces ont été construits et présentaient des statistiques c variant entre 0,72 et 0,79. Certains facteurs permettaient d’améliorer le pouvoir prédictif des modèles sans être nécessairement des potentiels déterminant des OMV tel que le temps de déplacement à pied entre le ménage et le centre de vaccination. Retombées : Les résultats suggèrent que la situation des OMV est complexe que ce soit du point de vue de la source d’information sur le statut vaccinal, de l’identification de leurs potentiels déterminants ou sur la capacité à cibler les individus les plus à risque. Les divergences au niveau des estimations de la prévalence selon la source d’information soulignent l’importance d’assurer un meilleur contrôle de la validité des sources d’information afin de maximiser l’exactitude des informations fournies. / Introduction: Missed opportunities for vaccination (MOV) affect vaccination coverages and contribute to create considerable vaccination gradient between and within regions. In India, despite major vaccination accomplishments, important vaccination gradients persist. MOV have been reported but the situation is not well known in many parts of the country. Aim: Quantify MOV in children in rural Hardoi district and identify potential determinants and predictive factors. Methods: We defined MOV using the definition of the World Health Organization. Our outcomes were missed opportunities for vaccination in first year of life (MOV-FYL) and missed opportunities for on-time vaccination (MO-OTV). We used a cross-sectional design. Vaccination status was verified according to two sources: by mothers’ recalls OR children vaccination card for the main analysis; and by vaccination card only for sensitivity analysis. We calculated the prevalence of both outcomes in a clustered population of 0 to under 24month-old children recruited in a census-like manner from rural area in Hardoi, India. We used multilevel binary logistic regression to identify potential determinants of MOV and multivariable logistic regression to built prediction models. Results: The prevalence was 19.30% and 14.39% for MOV-FYL and MO-OTV respectively. There were little variations across child sex and vaccines. However, among vaccination cardholders, the prevalence was 75.99% and 65.73% for MOV-FYL and MO-OTV respectively and varied across vaccines. Marked potential determinants using the main source of information about vaccination status were: logistics problems (MOV-FYL Odds Ratio (OR) = 3.38; MO-OTV OR = 2.59); child feeling unwell (MOV-FYL OR = 0.37; MO-OTV OR = 0.52); the refusal of health provider to vaccinate without the vaccination card (MOV-FYL OR = 5.66; MO-OTV OR = 5.23); side effects (MOV-FYL OR = 8.24; MO-OTV OR = 5.62); and family member not allowing vaccination (MOV-FYL OR = 4.03; MO-OTV OR = 4.61). Predictive models for MOV-FYL and MO-OTV yielded c statistics around 0.72 and 0.79 respectively and had the best sensitivity/specificity balance when used in a population with 15%-20% probability of MOV. Conclusion: Our study revealed that quantifying the prevalence of MOV is rather complexed. The source of information about vaccination status is key to obtain the best estimates, hence the knowledge on the reliability of the information from the card or obtained from recalls is a must. Many potential modifiable determinants should be explored and there is potential for predictability: interventions should be developed to reduce risks of MOV in targeted individuals, increase vaccination coverage and reduce vaccination gradients.