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Enregistrement W2766960916 · doi:10.1080/21645515.2017.1398872

Feasibility of a cluster-randomized influenza vaccination trial in U.S. nursing homes: Lessons learned

2017· article· en· W2766960916 sur OpenAlexaff
Stefan Gravenstein, H. Edward Davidson, Lisa Han, Jessica Ogarek, Roshani Dahal, Pedro Gozalo, Monica Taljaard, Vincent Mor

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSanofi Pasteur
Mots-clésRandomized controlled trialVaccinationMedicineCluster (spacecraft)NursingCluster randomised controlled trialSeasonal influenzaNursing homesFamily medicineVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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