Can Vaccination Trigger Autoimmune Disorders? A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination as an important tool in the fight against infections has been suggested as a possible trigger of autoimmunity over the last decades. To confirm or refute this assumption, a Meta-analysis of Autoimmune Disorders Association With Immunization (MADAWI) was conducted. Included in the meta-analysis were a total of 144 studies published in 1968-2019 that were available in six databases and identified by an extensive literature search conducted on 30 November 2019. The risk of bias classification of the studies was performed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. The strength of evidence was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation. While our primary analysis was conducted in terms of measures of association employed in studies with a low risk of bias, the robustness of the MADAWI outcome was tested using measures independent of each study risk of bias. Additionally, subgroup analyses were performed to determine the stability of the outcome. The pooled association of 0.99 (95% confidence interval, 0.97-1.02), based on a total of 364 published estimates, confirmed an equivalent occurrence of autoimmune disorders in vaccinated and unvaccinated persons. The same level of association reported by studies independently of the risk of bias was supported by a sufficient number of studies, and no serious limitation, inconsistency, indirectness, imprecision, and publication bias. A sensitivity analysis did not reveal any discrepancy in the primary result. Current common vaccination is not the cause of any of the examined autoimmune disorders in the medium and long terms.
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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 | 0,023 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,005 | 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) | 0,005 | 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 ».