Efficacy of bacterial vaccines to prevent respiratory disease in swine: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review and network meta-analysis (MA) was conducted to address the question, 'What is the efficacy of bacterial vaccines to prevent respiratory disease in swine?' Four electronic databases and the grey literature were searched to identify clinical trials in healthy swine where at least one intervention arm was a commercially available vaccine for one or more bacterial pathogens associated with respiratory disease in swine, including Mycoplasma hyopneumoniae, Actinobacillus pleuropneumonia, Actinobacillus suis, Bordetella bronchiseptica, Pasteurella multocida, Stretococcus suis, Haemophils parasuis, and Mycoplasma hyorhinis. To be eligible, trials had to measure at least one of the following outcomes: incidence of clinical morbidity, mortality, lung lesions, or total antibiotic use. There were 179 eligible trials identified in 146 publications. Network MA was undertaken for morbidity, mortality, and the presence or absence of non-specific lung lesions. However, there was not a sufficient body of research evaluating the same interventions and outcomes to allow a meaningful synthesis of the comparative efficacy of the vaccines. To build this body of research, additional rigor in trial design and analysis, and detailed reporting of trial methods and results are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».