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Enregistrement W2128468589 · doi:10.1001/archinternmed.2011.2038

Estimating Influenza Vaccine Effectiveness in Community-Dwelling Elderly Patients Using the Instrumental Variable Analysis Method

2012· article· en· W2128468589 sur OpenAlexafffundabout
Kenny K. Wong

Notice bibliographique

RevueArchives of Internal Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLogistic regressionOdds ratioMedicineVaccinationObservational studyInfluenza vaccinePneumoniaOddsInternal medicineDemographyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Estimates of influenza vaccine effectiveness in elderly individuals are largely from observational studies, which are susceptible to bias. Instrumental variable (IV) methods control for overt and hidden biases in observational studies. METHODS: We used linked health administrative databases in Ontario to examine the association between influenza vaccination and all-cause mortality among community-dwelling individuals older than 65 years for 9 influenza seasons (2000-2001 to 2008-2009). We examined the composite of hospitalization for pneumonia and influenza and all-cause mortality as a secondary outcome. We used logistic regression modeling and IV analysis to remove the effect of selection bias. RESULTS: We included 12 621 806 person-influenza seasons of observation. Logistic regression produced adjusted odds ratios of 0.67 (95% CI, 0.62-0.72) for all-cause mortality during influenza seasons and 0.85 (0.83-0.86) during post-influenza seasons when influenza is not circulating, suggesting the presence of bias. In contrast, IV analysis yielded adjusted odds ratios of 0.94 (95% CI, 0.84-1.03) during influenza seasons and 1.13 (1.07-1.19) during post-influenza seasons. For the composite of hospitalization for pneumonia and influenza and death, logistic regression produced adjusted odds ratios of 0.74 (95% CI, 0.70-0.78) during influenza seasons and 0.88 (0.87-0.90) during post-influenza seasons, whereas IV analysis produced adjusted odds ratios of 0.86 (95% CI, 0.79-0.92) and 1.02 (0.97-1.06), respectively. CONCLUSIONS: Influenza vaccination is associated with reductions in the composite of hospitalizations for pneumonia and influenza and all-cause mortality during the influenza season but not mortality alone. Compared with standard modeling, IV analysis appears to produce less-biased estimates of vaccine effectiveness.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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