The impact of repeated vaccination using 10-year vaccination history on protection against influenza in older adults: a test-negative design study across the 2010/11 to 2015/16 influenza seasons in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAnnual influenza vaccination is recommended for older adults, but evidence regarding the impact of repeated vaccination has been inconclusive.AimWe investigated vaccine effectiveness (VE) against laboratory-confirmed influenza and the impact of repeated vaccination over 10 previous seasons on current season VE among older adults.MethodsWe conducted an observational test-negative study in community-dwelling adults aged > 65 years in Ontario, Canada for the 2010/11 to 2015/16 seasons by linking laboratory and health administrative data. We estimated VE using multivariable logistic regression. We assessed the impact of repeated vaccination by stratifying by previous vaccination history.ResultsWe included 58,304 testing episodes for respiratory viruses, with 11,496 (20%) testing positive for influenza and 31,004 (53%) vaccinated. Adjusted VE against laboratory-confirmed influenza for the six seasons combined was 21% (95% confidence interval (CI): 18 to 24%). Patients who were vaccinated in the current season, but had received no vaccinations in the previous 10 seasons, had higher current season VE (34%; 95%CI: 9 to 52%) than patients who had received 1-3 (26%; 95%CI: 13 to 37%), 4-6 (24%; 95%CI: 15 to 33%), 7-8 (13%; 95%CI: 2 to 22%), or 9-10 (7%; 95%CI: -4 to 16%) vaccinations (trend test p = 0.001). All estimates were higher after correcting for misclassification of current season vaccination status. For patients who were not vaccinated in the current season, residual protection rose significantly with increasing numbers of vaccinations received previously.ConclusionsAlthough VE appeared to decrease with increasing numbers of previous vaccinations, current season vaccination likely provides some protection against influenza regardless of the number of vaccinations received over the previous 10 influenza seasons.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».