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Enregistrement W4386914452 · doi:10.1136/jech-2023-220781

Sex differences in adverse events following seasonal influenza vaccines: a meta-analysis of randomised controlled trials

2023· review· en· W4386914452 sur OpenAlexafffund
Marilou Kiely, Fazia Tadount, Ernest Lo, Manish Sadarangani, Shu Qin Wei, Ellen Rafferty, Caroline Quach, Shannon E. MacDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSanofi PasteurSeqirusCanada Research ChairsGlaxoSmithKlineMichael Smith Health Research BCUniversity of AlbertaBC Children’s Hospital FoundationSanofi
Mots-clésMedicineMeta-analysisRelative riskAdverse effectConfidence intervalInfluenza vaccineSeasonal influenzaClinical trialInternal medicineRandomized controlled trialDemographyVaccinationDiseaseImmunologyInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite being a vaccine-preventable disease, influenza remains a major public health threat with vaccine safety concerns reducing vaccine acceptability. Immune responses to vaccines and adverse events may differ between males and females, but most studies do not report results by sex. Using data from clinical trials, we explored sex differences in adverse events following seasonal influenza vaccines. Methods We obtained data for phase III randomised controlled trials identified through a systematic review and clinical trials registries, and performed a two-stage meta-analysis. Risk ratios (RR) and 95% confidence intervals (95% CI) comparing solicited reactions in females versus males were pooled using the Mantel-Haenszel method and a random-effects model. We used the ROBINS-I tool to assess risk of bias and the I 2 statistic for heterogeneity. Main analysis was stratified by age: 18–64 years and ≥65 years. Results The dataset for this analysis included 34 343 adults from 18 studies (12 with individual-level data and 6 with aggregate data). There was a higher risk of injection site reactions in females compared with males for both younger and older participants, with RRs of 1.29 (95% CI 1.21 to 1.37) and 1.43 (95% CI 1.28 to 1.60), respectively. Higher risk in females was also observed for systemic reactions, with RRs of 1.25 (95% CI 1.20 to 1.31) and 1.27 (95% CI 1.20 to 1.34) for younger and older participants, respectively. We also observed elevated risks of severe reactions in females, with a higher RR in younger versus older participants for systemic reactions (RRs 2.12 and 1.48, p=0.03, I 2 =79.7%). RRs were not found to vary between quadrivalent and trivalent vaccines. Conclusion This meta-analysis suggested a higher risk of solicited reactions following influenza vaccines for females compared with males, irrespective of age and vaccine type. Transparent communication of this risk could increase the trust in vaccines and limit vaccine hesitancy. Future studies should report results stratified by sex and explore the role of gender in the occurrence of adverse events.

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)0,243
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,167
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2430,167
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0520,023
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,567
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,018 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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