Influenza Vaccine Administration and Effectiveness Among Children and Adults With Glomerular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Influenza infections contribute to excess healthcare utilization, morbidity, and mortality in individuals with glomerular disease (GD); however, influenza vaccination may not yield protective immune responses in this high-risk patient population. The objective of the present study was to describe influenza vaccine administration from 2010 to 2019 and explore the effectiveness of influenza vaccination in patients with GD. Methods: We conducted an observational cohort study using healthcare claims for seasonal influenza vaccination (exposure) as well as influenza and influenza-like illness (outcomes) from commercially insured children and adults <65 years of age with primary GD in the Merative MarketScan Research Databases. Propensity score-weighted cox proportional hazards models and ratio-of-hazard ratios (RHR) analyses were used to compare influenza infection risk in years where seasonal influenza vaccines matched or mismatched circulating viral strains. Results: The mean proportion of individuals vaccinated per season was 23% (range 19%-24%). In pooled analyses comparing matched to mismatched seasons, vaccination was minimally protective for both influenza (RHR 0.86, 95% confidence interval [CI]: 0.52-1.41) and influenza-like illness (RHR 0.86, 95% CI 0.59-1.24), though estimates were limited by sample size. Conclusion: Rates of influenza vaccination are suboptimal among patients with GD. Protection from influenza after vaccination may be poor, leading to excess infection-related morbidity in this vulnerable population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».