Decline in Seasonal Influenza Vaccine Effectiveness With Vaccination Program Maturation: A Systematic Review and Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that repeated influenza vaccination may reduce vaccine effectiveness (VE). Using influenza vaccination program maturation (PM; number of years since program inception) as a proxy for population-level repeated vaccination, we assessed the impact on pooled adjusted end-season VE estimates from outpatient test-negative design studies. METHODS: We systematically searched and selected full-text publications from January 2011 to February 2020 (PROSPERO: CRD42017064595). We obtained influenza vaccination program inception year for each country and calculated PM as the difference between the year of deployment and year of program inception. We categorized PM into halves (cut at the median), tertiles, and quartiles and calculated pooled VE using an inverse-variance random-effects model. The primary outcome was pooled VE against all influenza. RESULTS: We included 72 articles from 11 931 citations. Across the 3 categorizations of PM, a lower pooled VE against all influenza for all patients was observed with PM. Substantially higher reductions were observed in older adults (≥65 years). We observed similar results for A(H1N1)pdm09, A(H3N2), and influenza B. CONCLUSIONS: The evidence suggests that influenza VE declines with vaccination PM. This study forms the basis for further discussions and examinations of the potential impact of vaccination PM on seasonal VE.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle