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Enregistrement W2898139720 · doi:10.1093/ofid/ofy210.1629

1973. A Meta-Analysis of the Effectiveness of LAIV4 and IIV against Influenza A/H3N2 Strains in Children 2–18 Years of Age During the 2016–2017 Season

2018· article· en· W2898139720 sur OpenAlexaboutno aff
Raburn M. Mallory, Allyn Bandell, Christopher S. Ambrose, Jing Yu

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisRandomized controlled trialConfidence intervalCohort studyCohortDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of the quadrivalent live attenuated influenza vaccine (LAIV4) and inactivated influenza vaccines (IIV) has been evaluated in recent seasons using a number of different study designs (e.g., randomized controlled studies [RCT], cohort studies and test-negative case–control [TNCC] studies). Effectiveness estimates from these studies have, in general, had very broad confidence intervals reflecting the small numbers of cases reported. We conducted a meta-analysis to more precisely estimate the effectiveness of both vaccine types for the 2016–2017 season. LAIV4 and IIV efficacy and effectiveness studies conducted over the 2016–2017 influenza season were identified from the published literature and through personal communication with the study investigators. Effectiveness estimates from all available study designs were included in the meta-analysis to maximize use of all available data and because all studies included methods to minimize bias. The analysis provided average estimates of the LAIV4 and IIV efficacy across countries. A sensitivity analysis limited to TNCC studies was also conducted. Only effectiveness results for A/H3N2 strains were combined as circulation of other strains was minimal. The meta-analyses used a random effects model. Heterogeneity testing was performed. Seven studies conducted in children in the United States, Japan, Finland, Germany, thr UK, and Canada were identified including four TNCC studies, one cohort study and one RCT (Figure 1). Individual effectiveness estimates ranged from 29% to 74% for LAIV4 and from 31% to 56% for IIV. Heterogeneity testing for H3N2 strains was not statistically significant. The consolidated effectiveness estimate across studies for LAIV4 was 44% (95% CI: 24, 58) and for IIV was 45% (95% CI: 29, 58). Estimates for the sensitivity analysis limited to TNCC studies were 61% (95% CI: 40, 74) and 43% (95% CI: 32, 52) for LAIV4 and IIV, respectively. Despite variability in estimates across studies, both LAIV4 and IIV showed moderate and comparable effectiveness in children for circulating H3N2 strains during the 2016–2017 influenza season. R. Mallory, MedImmune: Employee, Salary. A. Bandell, AstraZeneca: Employee, Salary. C. S. Ambrose, AstraZeneca: Employee, Salary. J. Yu, GSK: Employee, Salary and Stockholder.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,069
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeMéta-analyse
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'admission1
Résumé présentoui

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