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Enregistrement W4386476691 · doi:10.1136/bmjopen-2022-066182

Safety of influenza vaccination during pregnancy: a systematic review

2023· review· en· W4386476691 sur OpenAlexafffund
Dianna Wolfe, Deshayne B. Fell, Chantelle Garritty, Candyce Hamel, Claire Butler, Mona Hersi, Nadera Ahmadzai, Danielle B. Rice, Leila Esmaeilisaraji, Alan Michaud, Charlene Soobiah, Marco Ghassemi, Paul A. Khan, Angela Sinilaité, Becky Skidmore, Andrea C. Tricco, David Moher, Brian Hutton

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioPublic Health Agency of CanadaUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalJewish General HospitalUniversity of OttawaMcGill UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineVaccinationPregnancyCohort studyObservational studyAbortionAdverse effectPediatricsMeta-analysisSmall for gestational ageGestational ageObstetricsImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We conducted a systematic review to evaluate associations between influenza vaccination during pregnancy and adverse birth outcomes and maternal non-obstetric serious adverse events (SAEs), taking into consideration confounding and temporal biases. METHODS: Electronic databases (Ovid MEDLINE ALL, Embase Classic+Embase and the Cochrane Central Register of Controlled Trials) were searched to June 2021 for observational studies assessing associations between influenza vaccination during pregnancy and maternal non-obstetric SAEs and adverse birth outcomes, including preterm birth, spontaneous abortion, stillbirth, small-for-gestational-age birth and congenital anomalies. Studies of live attenuated vaccines, single-arm cohort studies and abstract-only publications were excluded. Records were screened using a liberal accelerated approach initially, followed by a dual independent approach for full-text screening, data extraction and risk of bias assessment. Pairwise meta-analyses were conducted, where two or more studies met methodological criteria for inclusion. The Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation approach was used to assess evidence certainty. RESULTS: Of 9443 records screened, 63 studies were included. Twenty-nine studies (24 cohort and 5 case-control) evaluated seasonal influenza vaccination (trivalent and/or quadrivalent) versus no vaccination and were the focus of our prioritised syntheses; 34 studies of pandemic vaccines (2009 A/H1N1 and others), combinations of pandemic and seasonal vaccines, and seasonal versus seasonal vaccines were also reviewed. Control for confounding and temporal biases was inconsistent across studies, limiting pooling of data. Meta-analyses for preterm birth, spontaneous abortion and small-for-gestational-age birth demonstrated no significant associations with seasonal influenza vaccination. Immortal time bias was observed in a sensitivity analysis of meta-analysing risk-based preterm birth data. In descriptive summaries for stillbirth, congenital anomalies and maternal non-obstetric SAEs, no significant association with increased risk was found in any studies. All evidence was of very low certainty. CONCLUSIONS: Evidence of very low certainty suggests that seasonal influenza vaccination during pregnancy is not associated with adverse birth outcomes or maternal non-obstetric SAEs. Appropriate control of confounding and temporal biases in future studies would improve the evidence base.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations28
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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