Sex Differences in the Immunogenicity and Efficacy of Seasonal Influenza Vaccines: A Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sex impacts individuals’ response to vaccination. However, most vaccine studies do not report these differences disaggregated by sex. The aim of this study was to assess sex differences in the immunogenicity and efficacy of influenza vaccine. Methods We performed a meta-analysis using phase 3 randomized controlled trial data conducted between 2010 and 2018. Using hemagglutination inhibition antibody titers for each strain, differences in geometric mean ratios (GMRs) were calculated by sex. Risk ratios (RRs) comparing seroconversion proportions were pooled for females and males using random-effects models. Vaccine efficacy (VE) was assessed. Data were analyzed by age group (18–64 vs ≥65 years). Results A total of 33 092 healthy adults from 19 studies were included for immunogenicity analysis, and 6740 from 1 study for VE. Whereas no sex differences in immunogenicity were found in adults <65 years old, older females had a significantly greater chance to seroconvert compared to older males for all strains: RRH1N1 = 1.17 [95% confidence interval {CI}, 1.12–1.23]; RRH3N2 = 1.09 [95% CI, 1.05–1.14]; RRVictoria = 1.23 [95% CI, 1.14–1.31]; RRYamagata = 1.22 [95% CI, 1.14–1.30]. GMRs were also higher in older females for all strains compared to older males. VE in preventing laboratory-confirmed influenza was higher in older females compared to older males with VEs of 27.32% (95% CI, 1.15%–46.56%) and 6.06% (95% CI, −37.68% to 35.90%), respectively. Conclusions Our results suggest a higher immunogenicity and VE in females compared to males in older adults. These differences in immunogenicity and VE support the disaggregation of vaccine data by sex in clinical trials and observational studies. Clinical Trials Registration CRD42018112260.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».