MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396553963 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e30609

SARS-CoV-2 infection after COVID-19 vaccinations among vaccinated individuals, prevention rate of COVID-19 vaccination: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4396553963 sur OpenAlexaboutno aff
Dagne Deresa Dinagde, Bekam Dibaba Degefa, Gemeda Wakgari Kitil, Gizu Tola Feyisa, Shambel Negese Marami

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Newcastle AustraliaNewcastle University
Mots-clésVaccinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePublic healthMeta-analysisSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Infection control2019-20 coronavirus outbreakImmunologyHealth careVirologyEnvironmental healthIntensive care medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)DiseaseInternal medicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The global concern regarding protection against the COVID-19 variants through pre-existing antibodies from vaccination or previous infection is evident. Reports from around the world indicate that a considerable number of healthcare professionals/individuals experience re-infection despite being vaccinated. Moreover, several studies have highlighted cases of symptomatic SARS-CoV-2 re-infection, specifically among individuals who have been vaccinated. Understanding the factors that contribute to these re-infections is crucial for implementing effective public health measures and enhancing vaccination strategies. Method A comprehensive search was conducted between January 1, 2021, and February 14, 2024, using various reputable sources such as PubMed, Google scholar, Medline, EMBASE, CINAHL, and others. The search aimed to retrieve relevant research on topics related to "world nations" and phrases like "COVID-19 vaccination breakthrough infection," "SARS re-infection after COVID-19 vaccination," "COVID-19 vaccine complication," "post COVID-19 vaccination symptoms," and specific nation names. The data obtained from the databases underwent extraction and quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses. Data analysis was performed using STATA 17 MP software, and measures such as the I 2 test statistic and Egger's test were used to assess heterogeneity and publication bias. The findings were presented using forest plots, displaying the odds ratio (OR) and 95 % confidence interval (CI). Result This review and meta-analysis comprised a total of 15 articles, or a total sample size of 342,598. The pooled prevalence of SARS-CoV-2 after vaccination of COVID-19 was 9 % (95CI 7%–11 %) of population globally. This implied that reduced the overall attack rate of COVID-19 by 91 % after vaccination. The highest pooled estimated of SARS-CoV-2 infection after COVID -19 Vaccinations was seen among developing nations, 20 % (95 % CI: 5%–36 %).The pooled odds ratio showed that a significant association was found between SARS-CoV-2 infection after COVID-19 vaccination and older age (OR = 2.04; 95%CI: 1.10–2.98) and comorbidity (OR = 3.25; 95%CI: 1.04–5.47). Conclusion It is important for policymakers to prioritize continuous monitoring and surveillance of SARS-CoV-2 infection rates among vaccinated individuals globally, as there is a significant estimate of the combined prevalence of post-COVID-19 vaccine SARS-CoV-2 infections.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHeliyonMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207