Efficacy of influenza vaccination in HIV‐positive patients: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International treatment guidelines recommend that HIV-positive patients be vaccinated for influenza annually. Evidence supporting this recommendation is limited. We assessed the efficacy of influenza vaccines in preventing influenza in HIV-positive patients through a systematic review and meta-analysis. METHODS: We searched 10 electronic databases independently, in duplicate (from inception to June 2007). We extracted data on study design, population characteristics and outcomes related to influenza symptoms and antibody titres. We pooled data using a random effects model and conducted sensitivity analyses to evaluate heterogeneity. RESULTS: We included four studies. Three studies were evaluable for meta-analysis and yielded a pooled relative risk reduction (RRR) of 66% [95% confidence interval (CI) 36-82%; I(2)=73%]. One case-control study yielded an odds ratio of 1.98 (95% CI 0.75-5.20). When we assessed heterogeneity according to study design, we found that the study of the highest quality, a randomized clinical trial (RCT), yielded the most conservative estimate (RRR 41%; 95% CI 2-64%). INTERPRETATION: Evidence supporting influenza vaccination of HIV-positive individuals is limited, poorly quantified and characterized by substantial methodological shortcomings. A reasonable estimate of influenza vaccination effectiveness in HIV-positive patients cannot be derived from these data. There is an urgent need for randomized trials to guide policy and clinical practice.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».