Vaccines to prevent COVID-19: a protocol for a living systematic review with network meta-analysis including individual patient data (The LIVING VACCINE Project)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) causes corona virus disease 2019 (COVID-19) which has rapidly spread worldwide. Several human randomized clinical trials assessing potential vaccines are currently underway. There is an urgent need for a living systematic review that continuously assesses the beneficial and harmful effects of all available vaccines for COVID-19.Methods/design: We will conduct a living systematic review based on searches of major medical databases (e.g. MEDLINE, EMBASE, CENTRAL) and clinical trial registries from their inception onwards to identify relevant randomized clinical trials. We will update the literature search once a week to continuously assess if new evidence is available. Two review authors will independently extract data and conduct risk of bias assessments. We will include randomized clinical trials comparing any vaccine aiming to prevent COVID-19 (including but not limited to messenger RNA; DNA; non-replicating viral vector; replicating viral vector; inactivated virus; protein subunit; dendritic cell; other vaccines) with any comparator (placebo; ‘active placebo’; no intervention; standard care; an ‘active’ intervention; another vaccine for COVID-19) for participants in all age groups. Primary outcomes will be all-cause mortality; a diagnosis of COVID-19; and serious adverse events. Secondary outcomes will be quality of life, and non-serious adverse events. The living systematic review will include aggregate data meta-analyses, Trial Sequential Analyses, network meta-analyses, and individual patient data meta-analyses. Risk of bias will be assessed with domains, our eight-step procedure to assess if the thresholds for clinical significance are crossed, and Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) will assess certainty of evidence. Observational studies describing harms identified during the search for trials will also be included and analyzed separately. Discussion: COVID-19 has become a pandemic with substantial mortality. A living systematic review assessing the beneficial and harmful effects of different vaccines is urgently needed. This living systematic review will regularly inform best practice in vaccine prevention and clinical research of this highly prevalent disease.Systematic review registration: PROSPERO CRD42020196492
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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 | 0,133 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,010 |
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 ».