Methodologic issues regarding the use of three observational study designs to assess influenza vaccine effectiveness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Influenza causes substantial morbidity and annual vaccination is the most important prevention strategy. Accurately measuring vaccine effectiveness (VE) is difficult. The clinical syndrome most closely associated with influenza virus infection, influenza-like illness (ILI), is not specific. In addition, laboratory confirmation is infrequently done, and available rapid diagnostic tests are imperfect. The objective of this study was to estimate the joint impact of rapid diagnostic test sensitivity and specificity on VE for three types of study designs: a cohort study, a traditional case-control study, and a case-control study that used as controls individuals with ILI who tested negative for influenza virus infection. METHODS: We developed a mathematical model with five input parameters: true VE, attack rates (ARs) of influenza-ILI and non-influenza-ILI and the sensitivity and specificity of the diagnostic test. RESULTS: With imperfect specificity, estimates from all three designs tended to underestimate true VE, but were similar except if fairly extreme inputs were used. Only if test specificity was 95% or more or if influenza attack rates doubled that of background illness did the case-control method slightly overestimate VE. The case-control method usually produced the highest and most accurate estimates, followed by the test-negative design. The bias toward underestimating true VE introduced by low test specificity increased as the AR of influenza- relative to non-influenza-ILI decreases and, to a lesser degree, with lower test sensitivity. CONCLUSIONS: Demonstration of a high influenza VE using tests with imperfect sensitivity and specificity should provide reassurance that the program has been effective in reducing influenza illnesses, assuming adequate control of confounding factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,028 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle