Impact of PCV10 on pediatric pneumococcal disease burden in Brazil: time for new recommendations?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the impact of the 10-valent pneumococcal conjugate vaccine on the pediatric burden of pneumococcal infections, carriage, serotype replacement, and antimicrobial resistance in Brazil since its introduction in 2010. DATA SOURCE: A narrative review of English, Spanish, and Portuguese articles published in online databases and in Brazilian epidemiological surveillance databases was performed. The following keywords were used: Streptococcus pneumoniae, pneumococcal disease, conjugate vaccine, PCV10, antimicrobial resistance, and meningitis. SUMMARY OF THE FINDINGS: Declines in hospitalization rates of all-cause pneumonia occurred in the target age groups and some age groups not targeted by vaccination early after the use of PCV10. Large descriptive studies of laboratory-confirmed pneumococcal meningitis and hospital-based historical series of hospitalized children with IPD have evidenced a significant impact on disease burden, in-hospital fatality rates, and admission to the intensive care unit before and after the inclusion of the vaccine. Impact data on otitis media is limited and inconsistent; the main benefit remains the prevention of complicated diseases. During the late post-vaccine years, a significant and progressive increase in high-level penicillin non-susceptibility pneumococci has been described. Since 2014 serotype 19A has been the leading serotype in all ages and was responsible for 28.2%-44.6% of all IPD in children under 5 yrs. CONCLUSIONS: PCV10 has performed a significant impact on IPD in Brazil since 2010, however, progress has been continuously hampered by replacement. Broader spectrum PCVs could provide expanded direct and indirect protection against ST19A and other additional serotypes of increasing importance if administered to children in the Brazilian National Immunization Program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».