Efficacy and Safety of COVID-19 Vaccines: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
The current study systematically reviewed, summarized and meta-analyzed the clinical features of the vaccines in clinical trials to provide a better estimate of their efficacy, side effects and immunogenicity. All relevant publications were systematically searched and collected from major databases up to 12 March 2021. A total of 25 RCTs (123 datasets), 58,889 cases that received the COVID-19 vaccine and 46,638 controls who received placebo were included in the meta-analysis. In total, mRNA-based and adenovirus-vectored COVID-19 vaccines had 94.6% (95% CI 0.936-0.954) and 80.2% (95% CI 0.56-0.93) efficacy in phase II/III RCTs, respectively. Efficacy of the adenovirus-vectored vaccine after the first (97.6%; 95% CI 0.939-0.997) and second (98.2%; 95% CI 0.980-0.984) doses was the highest against receptor-binding domain (RBD) antigen after 3 weeks of injections. The mRNA-based vaccines had the highest level of side effects reported except for diarrhea and arthralgia. Aluminum-adjuvanted vaccines had the lowest systemic and local side effects between vaccines' adjuvant or without adjuvant, except for injection site redness. The adenovirus-vectored and mRNA-based vaccines for COVID-19 showed the highest efficacy after first and second doses, respectively. The mRNA-based vaccines had higher side effects. Remarkably few experienced extreme adverse effects and all stimulated robust immune responses.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 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 ».