Feasibility of a cluster-randomized influenza vaccination trial in U.S. nursing homes: Lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Influenza severity increases and vaccine effectiveness decreases with age. High-dose influenza vaccine (HD) with quadruple the antigen of standard-dose (SD) vaccine is more efficacious in community-dwelling persons 65 years and older. We evaluated the feasibility of recruiting and randomizing Medicare certified nursing homes (NHs) for a pragmatic cluster-randomized trial comparing HD vs. SD (NCT1720277). Residents were long-stay and at least 65 years old. NH leadership agreed to standard of care random assignment with HD (Fluzone® High-Dose) or SD (Fluzone®) influenza vaccine for their facility for the 2012-2013 influenza season. We used Minimum Data Set (MDS) 3.0 and Vital Status records for pre-specified clinical outcomes: 1) all-cause hospitalization, 2) NH mortality, and 3) functional decline. Intent-to-treat analyses were performed at the resident-level using Cox proportional hazards, multivariable Poisson, and logistic regression models accounting for clustering by facility. We randomized 39 NHs (19 SD and 20 HD), coordinated vaccine delivery, implemented web-based data collection, and accessed MDS data, demonstrating feasibility. There were 2,957 eligible residents (SD 1496; HD 1461); characteristics were similar between groups. A total of 301 (20.1%) of SD and 197 (13.5%) of HD allocated residents were ever hospitalized, (adjusted relative risk 0.680; 95% CI: 0.537, 0.862; p = 0.001). NH mortality was 274 (18.3%) SD vs. 249 (17.1%) HD, adjusted relative risk 0.834; 95% CI: 0.678, 1.027; p = 0.087). There were no differences in decline in functional status (13.4 vs. 13.8%, adjusted relative risk 0.994; 95% CI: 0.774,1.278; p = 0.965). We demonstrate that a pragmatic large-scale trial is feasible in a NH setting.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».