Effectiveness of Cell-Based Quadrivalent Seasonal Influenza Vaccine: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».