Informing randomized clinical trials of respiratory syncytial virus vaccination during pregnancy to prevent recurrent childhood wheezing: A sample size analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early RSV illness is associated with wheeze-associated disorders in childhood. Candidate respiratory syncytial virus (RSV) vaccines may prevent acute RSV illness in infants. We investigated the feasibility of maternal RSV vaccine trials to demonstrate reductions in recurrent childhood wheezing in general paediatric populations. METHODS: We calculated vaccine trial effect sizes that depended on vaccine efficacy, allocation ratio, rate of early severe RSV illness, risk of recurrent wheezing at age 3, and increased risk of RSV infection on recurrent wheezing. Model inputs came from systematic reviews and meta-analyses. For each combination of inputs, we estimated the sample size required to detect the effect of vaccination on recurrent wheezing. RESULTS: There were 81 scenarios with 1:1 allocation ratio. Risk ratios between vaccination and recurrent wheezing ranged from 0.9 to 1.0 for 70% of the scenarios. Among the 57 more plausible scenarios, the lowest sample size required to detect significant reductions in recurrent wheezing was 6196 mother-infant pairs per trial arm; however, 75% and 47% of plausible scenarios required >31,060 and >100,000 mother-infant pairs per trial arm, respectively. Studies with asthma endpoints at age 5 will likely need to be larger. DISCUSSION: Clinical efficacy trials of candidate maternal RSV vaccines undertaken for licensure are unlikely to demonstrate an effect on recurrent wheezing illness due to the large sample sizes likely needed to demonstrate a significant effect. Further efforts are needed to plan for alternative study designs to estimate the impact of maternal RSV vaccine programs on recurrent childhood wheezing in general populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,332 | 0,520 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».