Effectiveness of CoronaVac in children 3–5 years of age during the SARS-CoV-2 Omicron outbreak in Chile
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of the B.1.1.529 lineage of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) (Omicron) has caused an unprecedented number of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) cases, including pediatric hospital admissions. Policymakers urgently need evidence of vaccine effectiveness in children to balance the costs and benefits of vaccination campaigns, but, to date, the evidence is sparse. Leveraging a population-based cohort in Chile of 490,694 children aged 3-5 years, we estimated the effectiveness of administering a two-dose schedule, 28 days apart, of Sinovac's inactivated SARS-CoV-2 vaccine (CoronaVac). We used inverse probability-weighted survival regression models to estimate hazard ratios of symptomatic COVID-19, hospitalization and admission to an intensive care unit (ICU) for children with complete immunization over non-vaccination, accounting for time-varying vaccination exposure and relevant confounders. The study was conducted between 6 December 2021 and 26 February 2022, during the Omicron outbreak in Chile. The estimated vaccine effectiveness was 38.2% (95% confidence interval (CI), 36.5-39.9) against symptomatic COVID-19, 64.6% (95% CI, 49.6-75.2) against hospitalization and 69.0% (95% CI, 18.6-88.2) against ICU admission. The effectiveness against symptomatic COVID-19 was modest; however, protection against severe disease was high. These results support vaccination of children aged 3-5 years to prevent severe illness and associated complications and highlight the importance of maintaining layered protections against SARS-CoV-2 infection.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».