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Enregistrement W4322617075 · doi:10.1080/22221751.2023.2185455

Effectiveness of BNT162b2 and CoronaVac vaccines in preventing SARS-CoV-2 Omicron infections, hospitalizations, and severe complications in the pediatric population in Hong Kong: a case-control study

2023· article· en· W4322617075 sur OpenAlexaff
Vincent Ka Chun Yan, Franco Wing Tak Cheng, Celine Sze Ling Chui, Francisco Tsz Tsun Lai, Carlos King Ho Wong, Xue Li, Eric Yuk Fai Wan, Joshua Sung Chih Wong, Esther W. Chan, Ian Chi Kei Wong, Mike Yat Wah Kwan, Patrick Ip

Notice bibliographique

RevueEmerging Microbes & Infections · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research FundFood and Health BureauInnovation and Technology Commission
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakOutbreakPediatricsInfection controlLogistic regressionPopulationInternal medicineEmergency medicineIntensive care medicineEnvironmental healthVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe COVID-19 appears to be disproportionately more common in children and adolescents since the emergence of Omicron. More evidence regarding vaccine effectiveness (VE) is urgently needed to assist policymakers in making decisions and minimize vaccine hesitancy among the public. This was a case-control study in the pediatric population using data extracted from the electronic health records database in Hong Kong. Individuals aged 3-17 with COVID-19 confirmed by polymerase chain reaction were included in the study. Each case was matched with up to 10 controls based on age, gender, and index date (within 3 calendar days). The VE of BNT162b2 and CoronaVac in preventing COVID-19, hospitalizations, and severe outcomes were estimated using conditional logistic regression adjusted by patients' comorbidities and medication history during the outbreak from January to August 2022. A total of 36,434 COVID-19 cases, 2231 COVID-19-related hospitalizations, and 1918 severe COVID-19 cases were matched to 109,004, 21,788, and 18,823 controls, respectively. Compared to the unvaccinated group, three doses of BNT162b2 or CoronaVac was associated with reduced risk of infection [VE: BNT162b2: 56.0% (95% CI: 49.6-61.6), CoronaVac: 39.4% (95% CI: 25.6-50.6)], hospitalization [VE: BNT162b2: 58.9% (95% CI: 36.1-73.6), CoronaVac: 51.7% (11.6-73.6)], and severe outcomes [VE: BNT162b2: 60.2% (95% CI: 33.7-76.1), CoronaVac: 42.2% (95% CI: -6.2-68.6)]. Our findings showed that three doses of BNT162b2 or CoronaVac was effective in preventing COVID-19, hospitalizations, and severe outcomes among the pediatric population during Omicron-dominant pandemic, which was further enhanced after a booster dose.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,321 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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