MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120367476 · doi:10.1016/j.vaccine.2020.09.004

Efficacy and effectiveness of high-dose influenza vaccine in older adults by circulating strain and antigenic match: An updated systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3120367476 sur OpenAlexaff
Jason K. H. Lee, Gary Lam, Thomas Shin, Sandrine Samson, David P. Greenberg, Ayman Chit

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensSanofi (Canada)York UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSanofi Pasteur
Mots-clésInfluenza vaccineMedicineMeta-analysisObservational studyInfluenza-like illnessInternal medicineAntigenInfluenza seasonVirologyVaccine efficacyImmunologyVaccinationVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 to standard-dose influenza vaccines (SD-IIV) in adults aged ≥ 65 years against influenza-associated outcomes. Additional sub-analyses of HD-IIV3 rVE were performed by the predominantly circulating influenza strain and the antigenic match or mismatch of the vaccine against the predominant circulating strains. METHODS: An updated systematic review and meta-analysis was conducted for studies assessing the rVE of HD-IIV3 against probable/laboratory-confirmed influenza-like illness (ILI), hospital admissions, and death in adults aged ≥ 65 years. Results from individual seasons were extracted from the studies, and viral surveillance data were used to determine the dominant circulating strains and antigenic match for each season. Results were then stratified based on clinical outcomes and seasonal characteristics and meta-analyzed to estimate pooled rVEs of HD-IIV3. RESULTS: 15 publications were meta-analyzed after screening 1,293 studies, providing data on 10 consecutive influenza seasons and over 22 million individuals receiving HD-IIV3 in randomized and observational settings. Across all influenza seasons, HD-IIV3 demonstrated improved protection against ILI compared to SD-IIV (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 = 11.7%, 95% CI: 7.0-16.1%), pneumonia (rVE = 27.3%, 95% CI: 15.3-37.6%), combined pneumonia/influenza (rVE = 13.4%, 95% CI: 7.3-19.2%) and cardiorespiratory events (rVE = 17.9%, 95% CI: 15.0-20.8%). Reductions in mortality due to pneumonia/influenza (rVE = 39.9%, 95% CI: 18.6-55.6%) and cardiorespiratory causes (rVE = 27.7%, 95% CI: 13.2-32.0%) were also observed. Similar pooled rVEs were observed in both matched and mismatched seasons and in seasons where A/H3N2 or A/H1N1 strains were predominantly circulating. CONCLUSIONS: Evidence over 10 consecutive influenza seasons and in more than 34 million individuals aged ≥ 65 years suggests that HD-IIV3 is consistently more effective than SD-IIV at reducing influenza cases as well as influenza-associated clinical complications irrespective of circulating strain and antigenic match. A video summary of the article can be accessed via the Supplementary data link at the end of this article.

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 seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,035
Bibliométrie0,0060,007
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)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations130
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVaccineMême sujetInfluenza Virus Research StudiesTravaux en français237 207