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Enregistrement W4394205255 · doi:10.6084/m9.figshare.14282461

The impact of varicella vaccination on varicella-related hospitalization rates: global data review

2021· dataset· en· W4394205255 sur OpenAlexaboutno aff
Maki Hirose, Alfredo Elias Gilio, Ângela Espósito Ferronato, Selma Lopes Betta Ragazzi

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaricella vaccineMedicineChickenpoxVaccinationVirologyChickenpox VaccinePediatricsImmunizationImmunologyVirusAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: To describe the impact of varicella vaccination on varicella-related hospitalization rates in countries that implemented universal vaccination against the disease. Data source: We identified countries that implemented universal vaccination against varicella at the http://apps.who.int/immunization_monitoring/globalsummary/schedules site of the World Health Organization and selected articles in Pubmed describing the changes (pre/post-vaccination) in the varicella-related hospitalization rates in these countries, using the Keywords "varicella", "vaccination/vaccine" and "children" (or) "hospitalization". Publications in English published between January 1995 and May 2015 were included. Data synthesis: 24 countries with universal vaccination against varicella and 28 articles describing the impact of the vaccine on varicella-associated hospitalizations rates in seven countries were identified. The US had 81.4%–99.2% reduction in hospitalization rates in children younger than four years, 6–14 years after the onset of universal vaccination (1995), with vaccination coverage of 90%; Uruguay: 94% decrease (children aged 1–4 years) in six years, vaccination coverage of 90%; Canada: 93% decrease (age 1–4 years) in 10 years, coverage of 93%; Germany: 62.4% decrease (age 1–4 years) in 8 years, coverage of 78.2%; Australia: 76.8% decrease (age 1–4 years) in 5 years, coverage of 90%; Spain: 83.5% decrease (age <5 years) in four years, coverage of 77.2% and Italy 69.7%–73.8% decrease (general population), coverage of 60%–95%. Conclusions: The publications showed variations in the percentage of decrease in varicella-related hospitalization rates after universal vaccination in the assessed countries; the results probably depend on the time since the implementation of universal vaccination, differences in the studied age group, hospital admission criteria, vaccination coverage and strategy, which does not allow direct comparison between data.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0150,018
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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