Impact of Influenza Vaccination on All-Cause Mortality and Hospitalization for Pneumonia in Adults and the Elderly with Diabetes: A Meta-Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a chronic condition that can be worsened by complications such as seasonal influenza virus infections. The aim of the present meta-analysis is the systematic retrieval and analysis of all available evidence on the effects of an influenza vaccine on diabetic patients. We conducted a systematic review and meta-analysis by searching MEDLINE, Embase and the Cochrane databases from inception until April 2019. We included all types of studies reporting on the effectiveness of influenza vaccination in adult and elderly patients with type 1 and type 2 diabetes. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess risk of bias, the GRADE methodology was used to assess the evidence for each outcome. A total of 2261 studies were identified, of those, 6 studies completely fulfilled the inclusion criteria. In the 6 studies included in the analysis, influenza vaccination was associated with a lower mortality rate (Mantel Haenszel Odds Ratio (MH-OR), 95% CI: 0.54 (0.40; 0.74), p < 0.001). Patients who received influenza vaccination showed a lower risk of hospitalization for pneumonia (MH-OR, 95% CI: 0.89; (0.80; 0.98), p = 0.18). A sensitivity analysis using fixed effect model confirmed the results (MH-OR, 95% CI: 0.91; (0.87; 0.96); p = 0.001). The results of this meta-analysis are clinically relevant and support the recommendation for all persons with diabetes to receive influenza vaccination.
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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 | 0,021 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,076 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».