Impact of vaccination on antibiotic usage: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccines may reduce antibiotic use and the development of resistance. OBJECTIVES: To provide a comprehensive, up-to-date assessment of the evidence base relating to the effect of vaccines on antibiotic use. DATA SOURCES: Ovid MEDLINE, Embase, the Cochrane Library, ClinicalTrials.gov and WHO Trials Registry. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: Randomized controlled trials (RCTs) and observational studies published from January 1998 to March 2018. PARTICIPANTS: Any population. INTERVENTIONS: Vaccines versus placebo, no vaccine or another vaccine. METHODS: Titles, abstracts and full-texts were screened independently by two reviewers. Certainty of RCT evidence was assessed using GRADE. RESULTS: In all, 4980 records identified; 895 full-text reports assessed; 96 studies included (24 RCTs, 72 observational). There was high-certainty evidence that influenza vaccine reduces days of antibiotic use among healthy adults (one RCT; n = 4253; rate reduction 28·1%; 95% CI 16·0-38·4); moderate-certainty evidence that influenza vaccines probably reduce antibiotic use in children aged 6 months to 14 years (three RCTs; n = 610; ratio of means 0·62; 95% CI 0·54-0·70) and probably reduce community antibiotic use in children aged 3-15 years (one RCT; n = 10 985 person-seasons; risk ratio 0·69, 95% CI 0·58-0·83); and moderate-certainty evidence that pneumococcal vaccination probably reduces antibiotic use in children aged 6 weeks to 6 years (two RCTs; n = 47 945; rate ratio 0·93, 95% CI 0·87-0·99) and reduces illness episodes requiring antibiotics in children aged 12-35 months (one RCT; n = 264; rate ratio 0·85, 95% CI 0·75-0·97). Other RCT evidence was of low or very low certainty, and observational evidence was affected by confounding. CONCLUSIONS: The evidence base is poor. Although some vaccines may reduce antibiotic use, collection of high-quality data in future vaccine trials is needed to improve the evidence base. PROSPERO REGISTRATION: CRD42018103881.
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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) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle