The Impact of Adjuvanted Influenza Vaccine on Disease Severity in the US: A Stochastic Model
Notice bibliographique
Résumé
Influenza can exacerbate underlying medical conditions. In this study, we modelled the potential impact of an egg-based quadrivalent influenza vaccine (QIVe) or adjuvanted QIV (aQIV) on hospitalizations and mortality from influenza-related cardiovascular disease (CVD), respiratory, and other complications in adults ≥65 years of age in the US with underlying chronic conditions. We used a stochastic decision-tree model, with 1000 simulations varying input across predicted ranges. Due to the variable nature of influenza across seasons and differences in published estimates for input parameters, data are presented as 95% confidence intervals. Compared with no vaccination, use of aQIV would prevent 135,450-564,360 hospitalizations and 1612-29,226 deaths across outcomes evaluated. Overall, aQIV prevented 1071-18,388 more hospitalizations and 85-1944 more deaths than QIVe. By routine seasonal vaccination against influenza, a substantial number of severe influenza-associated complications and deaths, caused by direct influenza symptoms or by exacerbation of chronic conditions, can be prevented in high-risk adults ≥65 years of age in the US.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».