Influenza vaccination and COVID-19 infection risk and disease severity: A systematic review and multilevel meta-analysis of prospective studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In light of the Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic, the influence of influenza vaccination on the risk and severity of Coronavirus Disease 19 (COVID-19) has been a subject of debate. This systematic review and meta-analysis of prospective studies aim to assess the association between influenza immunization and the risk of SARS-CoV-2 infection and subsequent COVID-19 disease severity. METHODS: A comprehensive search of PubMed and Embase databases was performed to identify prospective studies published before March 2024. We focused on evaluating the effect of influenza vaccination on SARS-CoV-2 infection risk and severe COVID-19 outcomes, such as hospitalization and mortality. The analysis employed a multilevel random effects meta-analysis approach. The risk of bias assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: From an initial pool of 5,863 records, 14 studies were selected for inclusion. The aggregated data yielded a summary relative risk (SRR) that showed no significant protective correlation between influenza vaccination and SARS-CoV-2 infection risk (SRR 0.95, 95% confidence interval [CI] 0.81-1.11), COVID-19-associated hospitalization (SRR 0.90, 95% CI 0.68-1.19), or COVID-19-related mortality (SRR 0.83, 95% CI 0.56-1.23). CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis, based exclusively on prospective studies, demonstrates the lack of a proven protective effect of influenza vaccination against COVID-19 and related outcomes. Our results do not support a significant protective effect of influenza vaccination against the risk or severe outcomes of COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».