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Enregistrement W2750945775 · doi:10.1016/j.vaccine.2017.08.037

Influenza epidemiology and immunization during pregnancy: Final report of a World Health Organization working group

2017· article· en· W2750945775 sur OpenAlexafffund
Deshayne B. Fell, Eduardo Azziz‐Baumgartner, Michael G. Baker, Maneesh Batra, Julien Beauté, Philippe Beutels, Niranjan Bhat, Zulfiqar A Bhutta, Cheryl Cohen, Bremen De Mucio, Bradford D. Gessner, Michael G. Gravett, Mark A. Katz, Marian Knight, Vernon J. Lee, Mark Loeb, Michiel Luteijn, Helen Marshall, Harish Nair, Kevin Pottie, Rehana A Salam, David A. Savitz, Suzanne Jacob Serruya, Becky Skidmore, Justin R. Ortiz

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversitySickKids FoundationCentre for Global Health ResearchChildren's Hospital of Eastern OntarioHospital for Sick ChildrenUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionMonash UniversityOttawa Hospital Research InstituteMcGill UniversityUniversity of TorontoWorld Health Organization
Mots-clésMedicineImmunizationObservational studyEpidemiologyInfluenza vaccinePregnancyVaccine efficacyEnvironmental healthVaccinationPublic healthDisease burdenDiseasePediatricsIncidence (geometry)Family medicineImmunologyPopulationInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 2014 to 2017, the World Health Organization convened a working group to evaluate influenza disease burden and vaccine efficacy to inform estimates of maternal influenza immunization program impact. The group evaluated existing systematic reviews and relevant primary studies, and conducted four new systematic reviews. There was strong evidence that maternal influenza immunization prevented influenza illness in pregnant women and their infants, although data on severe illness prevention were lacking. The limited number of studies reporting influenza incidence in pregnant women and infants under six months had highly variable estimates and underrepresented low- and middle-income countries. The evidence that maternal influenza immunization reduces the risk of adverse birth outcomes was conflicting, and many observational studies were subject to substantial bias. The lack of scientific clarity regarding disease burden or magnitude of vaccine efficacy against severe illness poses challenges for robust estimation of the potential impact of maternal influenza immunization programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations98
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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