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Enregistrement W3194598131 · doi:10.1136/bmj.n1943

Effectiveness of BNT162b2 and mRNA-1273 covid-19 vaccines against symptomatic SARS-CoV-2 infection and severe covid-19 outcomes in Ontario, Canada: test negative design study

2021· article· en· W3194598131 sur OpenAlexaffabout
Hannah Chung, Siyi He, Sharifa Nasreen, Maria E. Sundaram, Sarah A. Buchan, Sarah E. Wilson, Branson Chen, Andrew Calzavara, Deshayne B. Fell, Peter C. Austin, Kumanan Wilson, Kevin L. Schwartz, Kevin A. Brown, Jonathan B. Gubbay, Nicole E. Basta, Salaheddin M. Mahmud, Christiaan H. Righolt, Lawrence W. Svenson, Shannon E. MacDonald, Naveed Z. Janjua, Mina Tadrous, Jeffrey C. Kwong

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaBruyèreBC Centre for Disease ControlAlberta HealthUniversity of ManitobaUniversity Health NetworkOttawa HospitalUniversity of CalgaryUniversity of OttawaMcGill UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésMedicineConfidence intervalCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Logistic regressionOdds ratioEmergency medicineInternal medicinePediatricsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the effectiveness of mRNA covid-19 vaccines against symptomatic infection and severe outcomes (hospital admission or death). DESIGN: Test negative design study. SETTING: Ontario, Canada between 14 December 2020 and 19 April 2021. PARTICIPANTS: 324 033 community dwelling people aged ≥16 years who had symptoms of covid-19 and were tested for SARS-CoV-2. INTERVENTIONS: BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) or mRNA-1273 (Moderna) vaccine. MAIN OUTCOME MEASURES: Laboratory confirmed SARS-CoV-2 by reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) and hospital admissions and deaths associated with SARS-CoV-2 infection. Multivariable logistic regression was adjusted for personal and clinical characteristics associated with SARS-CoV-2 and vaccine receipt to estimate vaccine effectiveness against symptomatic infection and severe outcomes. RESULTS: Of 324 033 people with symptoms, 53 270 (16.4%) were positive for SARS-CoV-2 and 21 272 (6.6%) received at least one dose of vaccine. Among participants who tested positive, 2479 (4.7%) were admitted to hospital or died. Vaccine effectiveness against symptomatic infection observed ≥14 days after one dose was 60% (95% confidence interval 57% to 64%), increasing from 48% (41% to 54%) at 14-20 days after one dose to 71% (63% to 78%) at 35-41 days. Vaccine effectiveness observed ≥7 days after two doses was 91% (89% to 93%). Vaccine effectiveness against hospital admission or death observed ≥14 days after one dose was 70% (60% to 77%), increasing from 62% (44% to 75%) at 14-20 days to 91% (73% to 97%) at ≥35 days, whereas vaccine effectiveness observed ≥7 days after two doses was 98% (88% to 100%). For adults aged ≥70 years, vaccine effectiveness estimates were observed to be lower for intervals shortly after one dose but were comparable to those for younger people for all intervals after 28 days. After two doses, high vaccine effectiveness was observed against variants with the E484K mutation. CONCLUSIONS: Two doses of mRNA covid-19 vaccines were observed to be highly effective against symptomatic infection and severe outcomes. Vaccine effectiveness of one dose was observed to be lower, particularly for older adults shortly after the first dose.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations323
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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