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Enregistrement W4387706669 · doi:10.3390/vaccines11101607

Effectiveness of Cell-Based Quadrivalent Seasonal Influenza Vaccine: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4387706669 sur OpenAlexaff
Brenda L. Coleman, Iris Gutmanis, Ian McGovern, Mendel Haag

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensSinai Health SystemPublic Health OntarioUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesSeqirus
Mots-clésSeasonal influenzaVaccinationMedicineInfluenza vaccineMeta-analysisImmunologyInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-based seasonal influenza vaccine viruses may more closely match recommended vaccine strains than egg-based options. We sought to evaluate the effectiveness of seasonal cell-based quadrivalent influenza vaccine (QIVc), as reported in the published literature. A systematic literature review was conducted (PROSPERO CRD42020160851) to identify publications reporting on the effectiveness of QIVc in persons aged ≥6 months relative to no vaccination or to standard-dose, egg-based quadrivalent or trivalent influenza vaccines (QIVe/TIVe). Publications from between 1 January 2016 and 25 February 2022 were considered. The review identified 18 relevant publications spanning three influenza seasons from the 2017-2020 period, with an overall pooled relative vaccine effectiveness (rVE) of 8.4% (95% CI, 6.5-10.2%) for QIVc vs. QIVe/TIVe. Among persons aged 4-64 years, the pooled rVE was 16.2% (95% CI, 7.6-24.8%) for 2017-2018, 6.1% (4.9-7.3%) for 2018-2019, and 10.1% (6.3-14.0%) for 2019-2020. For adults aged ≥65 years, the pooled rVE was 9.9% (95% CI, 6.9-12.9%) in the egg-adapted 2017-2018 season, whereas there was no significant difference in 2018-2019. For persons aged 4-64 years, QIVc was consistently more effective than QIVe/TIVe over the three influenza seasons. For persons aged ≥65 years, protection with QIVc was greater than QIVe or TIVe during the 2017-2018 season and comparable in 2018-2019.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,034
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,252 · 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'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'admission1
Résumé présentoui

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