Effect of prophylactic or therapeutic administration of paracetamol on immune response to DTwP-HepB-Hib combination vaccine in Indian infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccination is considered as the most cost effective method for preventing infectious diseases. Low grade fever is a known adverse effect of vaccination. In India, it is a common clinical practice to prescribe paracetamol either prophylactically or therapeutically to manage fever. Some studies have shown that paracetamol interferes with antibody responses following immunization. This manuscript reports the outcome of a post hoc analysis of data from a clinical trial of a pentavalent vaccine in Indian infants where paracetamol was not used or was used either as prophylaxis or for treatment of fever. METHODS: Pre and post vaccine antibody levels against Diphtheria, Tetanus, Pertussis, Hepatitis B, Haemophilus influenzae type B were assessed in no paracetamol and paracetamol groups. The paracetamol group was further divided into prophylactic and treatment groups. RESULTS: Similar rates of seroprotection/seroresponse for anti-D, anti-T, anti-wP, anti-PT, anti-HBs and anti-PRP were observed in all the groups. There was no clear tendency for difference in percentage seroprotection/seroresponse and geometric mean (GM) titers in any of the groups. CONCLUSION: The study found no evidence that paracetamol usage either as prophylactic or for treatment impact immunological responses to DTwP-HepB-Hib combination vaccine. [Clinical trial registry of India (study registration number CTRI/2012/08/002872)].
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».