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Enregistrement W4289339811 · doi:10.1016/s2666-7568(22)00166-0

COVID-19 mRNA vaccine effectiveness against hospitalisation and death in veterans according to frailty status during the SARS-CoV-2 delta (B.1.617.2) variant surge in the USA: a retrospective cohort study

2022· article· en· W4289339811 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Healthy Longevity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthHealth Services Research ProgrammeU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineVeterans AffairsRetrospective cohort studyVaccinationHazard ratioOddsMedical recordCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineInternal medicineImmunologyLogistic regressionConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Studies have shown that COVID-19 vaccination is effective at preventing infection and death in older populations. However, whether vaccination effectiveness is reduced in patients with frailty is unclear. We aimed to compare vaccine effectiveness against hospitalisation and death after COVID-19 during the surge of the delta (B.1.617.2) variant of SARS-CoV-2 according to patients' frailty status. Methods: In this retrospective cohort study, we used data derived from the US Veterans Health Administration (VHA) facilities and the US Department of Veterans Affairs (VA) COVID-19 Shared Data Resource, which contains information from the VA National Surveillance Tool, death certificates, and National Cemetery Administration. We included veterans aged 19 years or older who tested positive for SARS-CoV-2 using RT-PCR or antigen tests between July 25 and Sept 30, 2021, with no record of a previous positive test. Deaths were identified through VHA facilities, death certificates, and National Cemetery Administration data available from VA databases. We also retrieved data including sociodemographic characteristics, medical conditions diagnosed at baseline, frailty score, and vaccination information. The primary outcomes were COVID-19-associated hospitalisations and all-cause deaths at 30 days from testing positive for SARS-CoV-2. The odds ratio (OR) for COVID-19-associated hospitalisation and hazard ratio (HR) for death of vaccinated patients compared with the unvaccinated patients were estimated according to frailty categories of robust, pre-frail, or frail. Vaccine effectiveness was estimated as 1 minus the OR for COVID-19-associated hospitalisation, and 1 minus the HR for death. Findings: We identified 57 784 veterans (mean age 57·5 years [SD 16·7], 50 642 [87·6%] males, and 40 743 [70·5%] White people), of whom 28 497 (49·3%) were categorised as robust, 16 737 (29·0%) as pre-frail, and 12 550 (21·7%) as frail. There were 2577 all-cause deaths (676 [26·2%] in the vaccinated group and 1901 [73·8%] in the unvaccinated group), and 7857 COVID-19-associated hospitalisations (2749 [35·0%] in the vaccinated group and 5108 [65·0%] in the unvaccinated group) within 30 days of a positive SARS-CoV-2 test. Vaccine effectiveness against COVID-19-associated hospitalisation within 30 days of a positive SARS-CoV-2 test was 65% (95% CI 61-69) in the robust group, 54% (48-58) in the pre-frail group, and 36% (30-42) in the frail group. By 30 days of a positive SARS-CoV-2 test, the vaccine effectiveness for all-cause death was 79% (95% CI 74-84) in the robust group, 79% (75-83) in the pre-frail group, and 68% (63-71) in the frail group. Interpretation: Compared with non-frail patients (pre-frail and robust), those with frailty had lower levels of vaccination protection against COVID-19-associated hospitalisation and all-cause death. Future studies investigating COVID-19 vaccine effectiveness should incorporate frailty assessments and actively recruit older adults with frailty. Funding: Miami VA Healthcare System Geriatric Research Education and Clinical Center.

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,314 · 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