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Enregistrement W2130888209 · doi:10.1186/1471-2458-12-458

The potential effect of temporary immunity as a result of bias associated with healthy users and social determinants on observations of influenza vaccine effectiveness; could unmeasured confounding explain observed links between seasonal influenza vaccine and pandemic H1N1 infection?

2012· article· en· W2130888209 sur OpenAlexaffabout
Natasha S. Crowcroft, Laura C. Rosella

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfoundingMedicineVaccinationObservational studyPandemicBiostatisticsInfluenza vaccineImmunologyEnvironmental healthTrivalent influenza vaccineInfluenza A virusEpidemiologyPublic healthOrthomyxoviridaeDemographyVirusDiseaseInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Five observational studies from Canada found an association between seasonal influenza vaccine receipt and increased risk of pandemic influenza H1N1 2009 infection. This association remains unexplained. Although uncontrolled confounding has been suggested as a possible explanation, the nature of such confounding has not been identified. Observational studies of influenza vaccination can be affected by confounding due to healthy users and the influence of social determinants on health. The purpose of this study was to investigate the influence that these two potential confounders may have in combination with temporary immunity, using stratified tables. The hypothesis is that respiratory virus infections may activate a temporary immunity that provides short-term non-specific protection against influenza and that the relationship with being a healthy user or having a social determinant may result in confounding. METHODS: We simulated the effect of confounding on vaccine effectiveness assuming that this could result from both social determinants and healthy user effects as they both influence the risk of seasonal influenza and non-influenza respiratory virus infections as well as the likelihood of being vaccinated. We then examined what impact this may have had on measurement of seasonal influenza vaccine effectiveness against pandemic influenza. RESULTS: In this simulation, failure to adjust for healthy users and social determinants would result in an erroneously increased risk of pandemic influenza infection associated with seasonal influenza vaccination. The effect sizes were not however large. CONCLUSIONS: We found that unmeasured healthy user effects and social determinants could result in an apparent association between seasonal influenza vaccine and pandemic influenza infection by virtue of being related to temporary immunity. Adjustment for social determinants of health and the healthy user effects are required in order to improve the quality of observational studies of influenza 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,093
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0930,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,155 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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