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Enregistrement W2890656543 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.856

Prenatal exposure to the 2009 pandemic H1N1 influenza vaccine on health outcomes in children

2018· article· en· W2890656543 sur OpenAlexaffabout
Jessy Donelle, Laura Walsh, Kumanan Wilson, Jeff Kwong, Steven Hawken, Deshayne B. Fell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationConfidence intervalConfoundingPandemicRelative riskInfluenza vaccinePediatricsHerd immunityCohortPropensity score matchingCohort studyH1n1 pandemicOtitisDemographyEnvironmental healthImmunologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionDuring the 2009 H1N1 pandemic, less than half of pregnant women in Ontario received the recommended influenza vaccine. Commonly-cited reasons for low vaccine uptake include misconceptions about the possible impact of maternal influenza infection and vaccine safety. Providing data on previously understudied pediatric health outcomes may help increase vaccine uptake.
 Objectives and ApproachWe conducted a retrospective cohort study of all live births from November 2nd, 2009 to October 31st, 2010 using the BORN Ontario province-wide birth registry containing information on H1N1 vaccination. These data were deterministically/probabilistically linked with several health administrative databases held at the Institute for Clinical Evaluative Sciences to ascertain specific immune-related pediatric health outcomes and health services utilization over 5 years of follow-up. Negative binomial regression models were used to evaluate the association between prenatal H1N1 vaccination and outcomes. Stabilized inverse probability of treatment weights (sIPTW) derived from the propensity scores were used to adjust for potential confounding.
 ResultsThe study cohort included 104,310 eligible infants, 31,310 (30%) of whom were born to H1N1-vaccinated women. Median follow-up time was 5 years. Using sIPTWs we were able to achieve good balance of baseline measured covariates across exposure groups, with no absolute standardized differences larger than 7%. The sIPTW-adjusted analyses indicated no significant associations between prenatal exposure to H1N1 vaccination and upper respiratory infections (adjusted rate ratio [aRR] 1.01; 95% confidence interval [CI] 0.98-1.03), lower respiratory infections (aRR 1.00; 95%CI 0.96-1.04), otitis media (aRR 1.04; 95%CI 1.00-1.07), all infections (aRR 1.00; 95%CI 0.98-1.03), and rates of urgent and in-patient health services utilization (aRR 1.00; 95%CI 0.98-1.02).
 Conclusion/ImplicationsOur primary findings suggest there are no associations between prenatal exposure to H1N1 vaccination and (1) the development of several immune-related health outcomes in children; (2) rates of health services utilization. Furthermore, our study provides new evidence on the long-term safety of influenza vaccination during pregnancy, which is currently lacking.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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