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Enregistrement W4235762354 · doi:10.31219/osf.io/9feh5

Impact of vaccination on antibiotic usage: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W4235762354 sur OpenAlexaff
Brian Buckley, Nicholas Henschke, Hanna Bergman, Becky Skidmore, Elizabeth Klemm, Gemma Villanueva, Chantelle Garritty, Mical Paul

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialObservational studyCochrane LibraryPediatricsPopulationVaccinationPlaceboInternal medicineRate ratioAntibioticsConfidence intervalAlternative medicineImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Vaccines may reduce antibiotic use and the development of resistance.Objectives: To provide a comprehensive, up-to-date assessment of the evidence base relating to the effect of vaccines on antibiotic use.Methods: Ovid MEDLINE, Embase, the Cochrane Library, ClinicalTrials.gov and WHO Trials Registry.Study eligibility criteria: Randomised-controlled trials (RCTs) and observational studies published January 1998 to March 2018.Participants: Any population.Interventions: Vaccines versus placebo, no vaccine or another vaccine.Methods: Titles, abstracts, and full-texts were screened independently by two reviewers. Certainty of RCT evidence was assessed using GRADE.Results: 4980 records identified; 895 full-text reports assessed; 96 studies included (24 RCTs, 72 observational). There was high certainty evidence that influenza vaccine reduces days of antibiotic use among healthy adults (1 RCT; n = 4253; rate reduction 28·1% [95% CI 16·0, 38·4]); moderate certainty evidence that influenza vaccines probably reduce antibiotic use in children aged 6 months to 14 years (3 RCTs; n = 610; ratio of means 0·62 [95% CI 0·54, 0·70) and probably reduces community antibiotic use in children aged 3-15 years (1 RCT; n = 10,985 person-seasons; risk ratio 0·68 [95% CI 0·58, 0·83]); moderate certainty evidence that pneumococcal vaccination probably reduces antibiotic use in children aged 6 weeks to 6 years (2 RCTs; n = 47,945; rate ratio 0·93 [95% CI 0·87, 0·99]) and reduces illness episodes requiring antibiotics in children aged 12-35 months (1 RCT; n = 264; rate ratio 0·85 [95% CI 0·75, 0·97]). Other RCT evidence was of low or very low certainty, and observational evidence was affected by confounding. Conclusions: The evidence base is poor. Although some vaccines may reduce antibiotic use, collection of high-quality data in future vaccine trials is needed to improve the evidence base. Funding: Wellcome TrustPROSPERO registration: CRD42018103881

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,052
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,361
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
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