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Enregistrement W2902433611 · doi:10.1093/ofid/ofy210.829

992. 2016–2017 Influenza Burden of Disease and End-of-Season Influenza Vaccine Effectiveness (VE) Estimates for Preventing Influenza-Related Hospitalization Among Canadian Adults: An Analysis From the Canadian Immunization Research Network (CIRN) Serious Outcomes Surveillance (SOS) Network

2018· article· en· W2902433611 sur OpenAlexafffundabout
Michaela Nichols, Melissa K. Andrew, Todd F. Hatchette, Ardith Ambrose, Guy Boivin, May ElSherif, Karen Green, Jennie Johnstone, Kevin Katz, Jason J. LeBlanc, Mark Loeb, Donna MacKinnon‐Cameron, Anne McCarthy, Janet E. McElhaney, Allison McGeer, André Poirier, Jeff Powis, David Richardson, Makeda Semret, Daniel Smyth, Sylvie Trottier, Louis Valiquette, Duncan Webster, Lingyun Ye, Shelly McNeil

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalMoncton HospitalMcGill UniversityUniversité de SherbrookeToronto East General HospitalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-QuébecNorth York General HospitalMcMaster UniversityWilliam Osler Health SystemPublic Health OntarioMount Sinai HospitalOttawa HospitalIzaak Walton Killam Health CentreCentre hospitalier universitaire de QuébecNova Scotia Health AuthorityHealth Sciences NorthDalhousie University
Organismes subventionnairesSanofi PasteurCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of RochesterSanofiMedical Center, University of RochesterPfizer
Mots-clésMedicineInfluenza vaccineVaccinationImmunizationOdds ratioDisease burdenLogistic regressionIntensive care unitInternal medicineConfidence intervalDiseasePediatricsEmergency medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To inform public health decision making around influenza prevention and treatment, ongoing surveillance of the influenza burden of disease and assessment of influenza vaccine effectiveness (VE) is critical. The Canadian Immunization Research Network (CIRN) Serious Outcomes Surveillance (SOS) Network conducts active surveillance each influenza season to characterize the burden of influenza disease and to provide estimates of influenza VE to prevent influenza-related hospitalization in Canadian adults (≥16 years of age). Methods Active surveillance for influenza was conducted at 13 hospitals in four provinces beginning on November 15, 2016 and ending April 30, 2017. Patients admitted with any respiratory diagnosis or symptom were eligible for enrolment. Eligible patients had a nasopharyngeal swab collected and tested for influenza using polymerase chain reaction (PCR). Patients who tested positive for influenza were considered cases; patients who tested negative for influenza were eligible to become matched controls. Detailed demographic and medical information were obtained from the medical record. Influenza VE was estimated as 1 − odds ratio (OR) of influenza in vaccinated vs. unvaccinated patients × 100% using conditional logistic regression, with corresponding 95% confidence intervals (CIs). Results A total of 1,431 influenza cases were enrolled; the majority were influenza A (n = 1,299) and 100% of patients with known influenza A subtype were A/H3N2. Among all influenza cases, 144 (10.1%) patients were admitted to the intensive care unit (ICU) and 91 (6.4%) patients died within 30 days of discharge. Overall adjusted influenza VE for prevention of influenza-related hospitalization in all ages was 23.3% (95% CI: 2.9–39.4%), with slightly lower VE observed in patients ≥65 years (VE: 19.4%; 95% CI: −7.8–39.8%) and higher VE observed in patients <65 years (VE: 47.9%; 95% CI: 9.9–69.9%). Conclusion Overall, influenza VE was low but effective (VE: 23%) for preventing influenza-related hospitalization during the 2016–2017 season in Canada. Given the low influenza VE observed, continued assessment of influenza VE is crucial to inform immunization policy in Canada and to emphasize the importance of the development and utilization of improved influenza vaccines. Disclosures M. K. Andrew, GSK: Grant Investigator, Research grant. Pfizer: Grant Investigator, Research grant. sanofi pasteur: Grant Investigator, Research grant. T. F. Hatchette, GSK: Grant Investigator, Research grant. Pfizer: Grant Investigator, Research grant. Abbvie: Consultant, Speaker honorarium. J. McElhaney, GSK: Scientific Advisor, Speaker honorarium. sanofi pasteur: Scientific Advisor, Speaker honorarium. A. McGeer, GSK: Grant Investigator, Research grant. Hoffman La Roche: Grant Investigator, Research grant. sanofi pasteur: Grant Investigator, Research grant. A. Poirier, sanofi pasteur: Investigator, Research grant. Actelion: Grant Investigator, Research grant. J. Powis, GSK: Grant Investigator, Research grant. Merck: Grant Investigator, Research grant. Roche: Grant Investigator, Research grant. Synthetic Biologics: Investigator, Grant recipient. M. Semret, GSK: Grant Investigator, Research grant. Pfizer: Grant Investigator, Research grant. S. Trottier, CIHR: Grant Investigator, Research grant. S. A. McNeil, GSK: Grant Investigator, Research grant. Pfizer: Grant Investigator, Research grant. Merck: Collaborator and Consultant, Contract clinical trials and Speaker honorarium. Novartis: Collaborator, Contract clinical trials. sanofi pasteur: Collaborator, Contract clinical trials.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,341 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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