Analysis of relative effectiveness of high-dose versus standard-dose influenza vaccines using an instrumental variable method
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».