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Enregistrement W2913781601 · doi:10.1016/j.vaccine.2019.01.063

Analysis of relative effectiveness of high-dose versus standard-dose influenza vaccines using an instrumental variable method

2019· article· en· W2913781601 sur OpenAlexafffund
Yinong Young‐Xu, Julia Thornton Snider, Robertus van Aalst, Salaheddin M. Mahmud, Edward W. Thommes, Jason K. H. Lee, David P. Greenberg, Ayman Chit

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of ManitobaSanofi (Canada)University of GuelphWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsHealth Services Research and DevelopmentSanofi
Mots-clésInstrumental variableVirologyMedicineInfluenza vaccineVaccinationMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Observational studies of the relative effectiveness of influenza vaccines are essential for public health decision making. Their estimates, however, are subject to bias due to unmeasured confounders. Instrumental variable (IV) methods can control for observed and unobserved confounders. METHODS: We used linked electronic medical record databases in the Veterans Health Administration (VHA) as well as Medicare administrative files to examine the relative vaccine effectiveness (rVE) of high-dose influenza vaccine (HD) versus standard-dose influenza vaccines (SD) in preventing hospitalizations among VHA-enrolled Veterans ≥65 years of age during 5 influenza seasons (2010-2011 through 2014-2015). Using multivariable IV Poisson regression modeling to address unmeasured confounding and bias, we analyzed the data by each season and through longitudinal analysis of all five seasons. FINDINGS: We included 3,638,924 person-influenza seasons of observation where 158,636 (4%) were among HD vaccine recipients and 3,480,288 (96%) were among SD vaccine recipients. Of the 1,728,562 Veterans, 1,702,824 (98.5%) were male and 1,299,412 (75%) were non-Hispanic white. Based on the longitudinal analysis of all five seasons, the IV-adjusted rVE estimate of HD vs. SD was 10% (95% CI, 8-12%) against all-cause hospitalization; 18% (95% CI, 15-21%) against cardiorespiratory-associated hospitalization; and 14% (95% CI, 6-22%) against influenza/pneumonia-associated hospitalization. The findings by season were similar. INTERPRETATION: Our analysis of VHA clinical data collected from approximately 1.7 million Veterans 65 years and older during five seasons demonstrates that high-dose influenza vaccine is more effective than standard-dose influenza vaccines in preventing influenza- or pneumonia-associated hospitalizations, cardiorespiratory hospitalizations, and all-cause hospitalizations.

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)0,001
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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