Herd effect from influenza vaccination in non-healthcare settings: a systematic review of randomised controlled trials and observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Influenza vaccination programmes are assumed to have a herd effect and protect contacts of vaccinated persons from influenza virus infection. We searched MEDLINE, EMBASE, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Global Health and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) from inception to March 2014 for studies assessing the protective effect of influenza vaccination vs no vaccination on influenza virus infections in contacts. We calculated odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) using a random-effects model. Of 43,082 screened articles, nine randomised controlled trials (RCTs) and four observational studies were eligible. Among the RCTs, no statistically significant herd effect on the occurrence of influenza in contacts could be found (OR: 0.62; 95% CI: 0.34-1.12). The one RCT conducted in a community setting, however, showed a significant effect (OR: 0.39; 95% CI: 0.26-0.57), as did the observational studies (OR: 0.57; 95% CI: 0.43-0.77). We found only a few studies that quantified the herd effect of vaccination, all studies except one were conducted in children, and the overall evidence was graded as low. The evidence is too limited to conclude in what setting(s) a herd effect may or may not be achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».