Sex-disaggregated effectiveness data reporting in COVID-19 vaccine research: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex and gender are believed to influence vaccine response. Yet, the relationship between sex and gender and COVID-19 vaccine efficacy is poorly understood and remains under-investigated. METHODS: We conducted a systematic review to determine whether and to what extent post-approval COVID-19 vaccine effectiveness (VE) studies report sex-disaggregated VE data. We searched four publication and pre-publication databases and additional grey literature sources for relevant published/preprint studies released between 1 January 2020 and 1 October 2021 (i.e., pre-Omicron era). We included observational studies providing VE estimates for one or more licensed/approved COVID-19 vaccines and including both males and females. Two reviewers independently assessed study eligibility, extracted data, and assessed risk-of-bias through a modified version of Cochrane's ROBINS-I tool. A qualitative data synthesis was performed. RESULTS: Here we show that, among 240 eligible publications, 68 (28.3%) do not report the sex distribution among participants. Only 21/240 (8.8%) studies provide sex-disaggregated VE estimates, and high between-study heterogeneity regarding design, target population, outcomes, and vaccine type/timing prevent the assessment of sex in determining COVID-19 VE across studies. CONCLUSIONS: Our findings indicate that few COVID-19 vaccine research publications account for sex. Improved adherence to recommended reporting guidelines will ensure that the evidence generated can be used to better understand the relationship between sex and gender and VE.
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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 | 0,128 | 0,458 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».