Influenza Vaccine Effectiveness in the Netherlands from 2003/2004 through 2013/2014: The Importance of Circulating Influenza Virus Types and Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Influenza vaccine effectiveness (IVE) varies over different influenza seasons and virus (sub)types/lineages. To assess the association between IVE and circulating influenza virus (sub)types/lineages, we estimated the overall and (sub)type specific IVE in the Netherlands. We conducted a test-negative case control study among subjects with influenza-like illness or acute respiratory tract infection consulting the Sentinel Practices over 11 influenza seasons (2003/2004 through 2013/2014) in the Netherlands. The adjusted IVE was estimated using generalized linear mixed modelling and multiple logistic regression. In seven seasons vaccine strains did not match the circulating viruses. Overall adjusted IVE was 40% (95% CI 18 to 56%) and 20% (95% CI -5 to 38%) when vaccine (partially)matched and mismatched the circulating viruses, respectively. When A(H3N2) was the predominant virus, IVE was 38% (95% CI 14 to 55%). IVE against infection with former seasonal A(H1N1) virus was 83% (95% CI 52 to 94%), and with B virus 67% (95% CI 55 to 76%). In conclusion IVE estimates were particularly low when vaccine mismatched the circulating viruses and A(H3N2) was the predominant influenza virus subtype. Tremendous effort is required to improve vaccine production procedure and to explore the factors that influence the IVE against A(H3N2) virus.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».