Risk of invasive pneumococcal disease in children with sickle cell disease in the era of conjugate vaccines: a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Pneumococcal conjugate vaccines (PCVs) are highly effective in preventing invasive pneumococcal diseases (IPD) in children, including those with sickle cell disease (SCD). A systematic review of the English literature published between 2000 and 2017 was undertaken to evaluate the serotype distribution, clinical presentation and outcomes of IPD in children with SCD in PCV programmes. We identified 475 potential studies and included 16 publications, involving 9438 children up to 22 years of age with SCD and 182 IPD episodes (prevalence, 1·9%. 95% confidence interval [CI], 1·7-2·2%). Septicaemia was the most prevalent clinical presentation (84/137; 61%) followed by lower respiratory tract infection (39/137; 29%) and meningitis (12/137, 9%). More than half the serotypes associated with IPD (88/148; 59·5%) were not included in the 13-valent PCV; of these, 54% (44/82) were due to serogroup 15. The crude case fatality rate was 11·5% (21/182 cases; 95% CI, 7·3-17·1%). Most cases of IPD in children with SCD were due to serotypes that are not included in any of the licensed PCVs. IPD in children with SCD remains associated with high morbidity and mortality, highlighting the importance of strict adherence to daily penicillin prophylaxis. Until a serotype-independent pneumococcal vaccine becomes available, higher-valent PCVs should include serogroup 15 to protect this highly vulnerable group of children.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».