Influenza Virus Detection Following Administration of Live-Attenuated Intranasal Influenza Vaccine in Children With Cystic Fibrosis and Their Healthy Siblings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background. We aimed to explore the detection profile of influenza viruses following live-attenuated intranasal influenza vaccination (LAIV) in children aged 2–19 years with and without cystic fibrosis (CF). Methods. Before the 2013–2014 influenza season, flocked nasal swabs were obtained before vaccination and 4 times in the week of follow-up from 76 participants (nCF: 57; nhealthy: 19). Influenza was detected by reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) assays. A Bayesian hierarchical logistic regression model was used to estimate the effect of CF status and age on influenza detection. Results. Overall, 69% of the study cohort shed influenza RNA during follow-up. The mean duration of RT-PCR detection was 2.09 days (95% credible interval [CrI]: 1.73–2.48). The odds of influenza RNA detection on day 1 following vaccination decreased with age in years (odds ratio [OR]: 0.82 per year; 95% CrI: 0.70–0.95), and subjects with CF had higher odds of influenza RNA detection on day 1 of follow-up (OR: 5.09; 95% CrI: 1.02–29.9). Conclusion. Despite the small sample size, our results indicate that LAIV vaccine strains are detectable during the week after LAIV, mainly in younger individuals and vaccinees with CF. It remains unclear whether recommendations for avoiding contact with severely immunocompromised patients should differ for these groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».