The relative vaccine effectiveness of high-dose vs standard-dose influenza vaccines in preventing hospitalization and mortality: A meta-analysis of evidence from randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To summarize current evidence of high-dose influenza vaccine (HD-IV) vs standard-dose (SD-IV) regarding severe clinical outcomes. METHODS: A prespecified meta-analysis was conducted to assess relative vaccine effectiveness (rVE) of HD-IV vs SD-IV in reducing the rates of (1) pneumonia and influenza (P&I) hospitalization, (2) all hospitalizations, and (3) all-cause death in adults ≥ 65 years in randomized controlled trials. Pooled effect sizes were estimated using fixed-effects models with the inverse variance method. RESULTS: Five randomized trials were included encompassing 105,685 individuals. HD-IV vs SD-IV reduced P&I hospitalizations (rVE: 23.5 %, [95 %CI: 12.3 to 33.2]). HD-IV vs SD-IV also reduced rate of all-cause hospitalizations (rVE: 7.3 %, [95 %CI: 4.5 to 10.0]). No significant differences were observed in death rates (rVE = 1.6 % ([95 %CI: -2.0 to 5.0]) in HD-IV vs SD-IV. Sensitivity analyses omitting trials with participants sharing the same comorbidity, trials with ≥ 100 events, and random-effects models provided comparable estimates for all outcomes. CONCLUSIONS: HD-IV reduced the incidence of P&I and all-cause hospitalization vs SD-IV in adults ≥ 65 years in randomized trials, through no significant difference was observed in all-cause death rates. These findings, supported by evidence from several randomized studies, can benefit from replication in a fully powered, individually randomized trial.
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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 | 0,033 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».