Could seasonal influenza vaccination influence COVID-19 risk?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With possible resurgence of the SARS-CoV-2 and low seasonal influenza virus circulation next winter, reviewing evidence on a possible interaction between influenza vaccination and COVID-19 risk is important. Objective To review studies on the effect of influenza vaccines on non-influenza respiratory disease (NIRD). Methods Using different search strategies, 18 relevant studies were identified and their strength, limitations and significance were assessed. Results Analysis of 4 RCT datasets did not suggest increased NIRD risk in recipients of live-attenuated vaccines (LAIV) and results of a cohort study suggested short-term protection consistent with the hypothesis of ‘trained immunity’. One RCT, four cohort studies and one test-negative case-control suggested increased NIRD risk in recipients of inactivated influenza vaccines (IIV), whereas five test-negative case-control studies did not show an increased risk associated with a specific viral pathogen. Cross-protection against COVID-19 was suggested in one cross-sectional study on IIV but major biases could not be excluded. Results of four recent ecological studies on COVID-19 were challenging to interpret. Conclusions Available data on LAIV are reassuring but not all those on IIV. A drastic reorientation of 2020–2021 influenza campaigns is probably not warranted but studies aiming to test COVID-19 risk modification among recipients of seasonal influenza vaccines should be planned and funded.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».