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Enregistrement W2981402927 · doi:10.1093/ofid/ofz360.2422

2745. Efficacy and Effectiveness of High-Dose Influenza Vaccine for Older Adults by Circulating Strain and Antigenic Match: A Systematic Review and Meta-Analysis

2019· review· en· W2981402927 sur OpenAlexaff
Jason K. H. Lee, Gary Lam, Thomas Shin, Sandrine Samson, David P. Greenberg, Ayman Chit

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensSanofi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfluenza vaccineInternal medicineAntigenInfluenza seasonMeta-analysisVaccine efficacyInfluenza-like illnessImmunologyVirologyVaccinationVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Influenza vaccine efficacy/effectiveness can vary from season to season due in part to the dominant circulating strains and antigenic matching. This study reviews the relative vaccine efficacy/effectiveness (rVE) of high-dose inactivated trivalent influenza vaccine (HD-IIV3) compared with standard-dose influenza vaccines (SD-IIV3) in adults ≥65 years against influenza-associated outcomes across all influenza seasons, during seasons where A/H3N2 or A/H1N1 strains predominantly circulated, and where there was an antigenic match or mismatch of the vaccine and circulating strains. Methods A systematic review was conducted for studies assessing the rVE of HD-IIV3 against probable/laboratory-confirmed influenza-like illness (ILI), hospital admissions, and death in adults ≥65 years. Results from individual seasons were extracted from the identified studies, and surveillance data from each season were used to determine the dominant circulating strains and antigenic match. Results were then stratified based on clinical outcomes and seasonal characteristics and meta-analyzed to estimate pooled rVEs of HD-IIV3. Results 11 studies were meta-analyzed after screening 1,018 studies, providing data on 9 consecutive influenza seasons and over 12 million individuals receiving HD-IIV3. Across all influenza seasons, HD-IIV3 demonstrated improved protection against ILI compared with SD-IIV3 (rVE = 15.9%, 95% CI: 4.1–26.3%). HD-IIV3 was also more effective at preventing hospital admissions from all-causes (rVE = 8.4%, 95% CI: 5.7–11.0%), as well as influenza (rVE = 16.1%, 95% CI: 7.4–24.1%), pneumonia (rVE = 27.3%, 95% CI: 15.3–37.6%), pneumonia/influenza (rVE = 13.4%, 95% CI: 7.3–19.2%) and cardiorespiratory events (rVE = 17.9%, 95% CI: 15.0–20.8%). Some numerical differences were observed in the pooled rVE of outcomes in matched and mismatched seasons and in seasons where A/H3N2 or A/H1N1 strains were predominantly circulating (Table 1). Conclusion Evidence over 9 influenza seasons suggest that HD-IIV3 is consistently more effective than SD-IIV3 at reducing the clinical outcomes associated with influenza infection irrespective of circulating strain and antigenic match. This study was funded by sanofi pasteur. Disclosures All authors: No reported disclosures.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,043
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2019
Routes d'admission1
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