Vaccines for the prevention of seasonal influenza in patients with diabetes: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with diabetes are at increased risk of severe influenza disease; influenza vaccination for these patients is therefore recommended by the World Health Organization and several National Immunization Technical Advisory Groups. However, no systematic review has evaluated the effects of influenza vaccines for patients with diabetes. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis by searching Medline, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ClinicalTrials.gov from inception until November 2014. We included all types of studies reporting on the efficacy, effectiveness, and/or safety of influenza vaccination in patients with type 1 and type 2 diabetes of all ages. We used the Newcastle-Ottawa scale to assess risk of bias in observational studies. Residual confounding was addressed by comparing estimates of vaccine effectiveness (VE) during influenza seasons to those obtained during off-seasons. Quality of the evidence for each outcome was assessed using the GRADE methodology. RESULTS: Following review of 1,444 articles, 11 observational studies with a total of 170,924 participants were included. In diabetic patients of working-age (18-64 years), influenza vaccination prevented all-cause hospitalization with a pooled VE of 58% (95% CI, 6-81%) and hospitalization due to influenza or pneumonia (VE 43%; 95% CI, 28-54%), whereas no effects on all-cause mortality and influenza-like illness (ILI) were observed. In the elderly (65+), influenza vaccination prevented all-cause mortality (VE 38%; 95% CI, 32-43%), all-cause hospitalization (VE 23%; 95% CI, 1-40%), hospitalization due to influenza or pneumonia (VE 45%; 95% CI, 34-53%), and ILI (VE 13%; 95% CI, 10-16%). However, significant off-season estimates for several outcomes indicated residual confounding, particularly in elderly patients. Quality of the evidence was low to very low for all outcomes. Laboratory-confirmed influenza infections were not reported. CONCLUSIONS: Due to strong residual confounding in most of the identified studies, the available evidence is insufficient to determine the magnitude of benefit that diabetic people derive from seasonal influenza vaccination. Adequately powered randomized controlled trials or quasi-experimental studies using laboratory-confirmed influenza-specific outcomes are urgently needed.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».