Effectiveness of Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine as evidence for policy action: A rapid systematic review and meta-analysis of non-randomized studies
Notice bibliographique
Résumé
In December 2020, an interim recommendation for the use of Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine in persons aged ≥16 years was made under Food and Drug Administration's Emergency Use Authorization. In preparation for Biologics License Application approval, we conducted a systematic review and meta-analysis to inform the U.S. Centers for Disease Control and Prevention's Advisory Committee for Immunization Practice's (ACIP) decision-making for a standard recommendation. We conducted a rapid systematic review and meta-analysis of Pfizer-BioNTech vaccine effectiveness (VE) against symptomatic COVID-19, hospitalization due to COVID-19, death due to COVID-19, and asymptomatic SARS-CoV-2 infection. We identified studies through August 20, 2021 from an ongoing systematic review conducted by the International Vaccine Access Center and the World Health Organization. We evaluated each study for risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled estimates were calculated using meta-analysis. The body of evidence for each outcome was assessed using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach. We identified 80 articles, selected 35 for full-text review, and included 26. The pooled VE of Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine was 92.4% (95% CI: 87.5%-95.3%) against symptomatic COVID-19 with moderate evidence certainty (eight studies), 94.3% (95% CI: 87.9%-97.3%) against hospitalization due to COVID-19 with moderate certainty (eight studies), 96.1% (95% CI: 91.5%-98.2%) against death due to COVID-19 with moderate certainty (four studies), and 89.3% (88.4%-90.1%) against asymptomatic SARS-CoV-2 infection with very low certainty (two studies). The Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine demonstrated high effectiveness in all pre-specified outcomes and extended knowledge of the vaccine's benefits to outcomes and populations not informed by the RCTs. Use of an existing systematic review facilitated a rapid meta-analysis to inform an ACIP policy decision. This approach can be utilized as additional COVID-19 vaccines are considered for standard recommendations by ACIP.
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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 | 0,070 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».