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Enregistrement W4401236177 · doi:10.1016/j.ajt.2024.07.031

Efficacy and safety of COVID-19 vaccination in solid organ transplant recipients: A systematic review and network meta-analysis

2024· review· en· W4401236177 sur OpenAlexaff
Daniel Rayner, Jairo Tavares Nunes, David Gou, A. Chu, Si-Cheng Dai, Aleesha Sheikh, Dorisa Meng, Ani Orchanian‐Cheff, Shelly Oss, Coleman Rotstein, Natasha Aleksova, Farid Foroutan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health NetworkImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyVaccinationMeta-analysisRandomized controlled trialPopulationIntensive care medicineSystematic reviewMEDLINEInternal medicineImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of COVID-19 vaccination on clinical outcomes in solid organ transplant (SOT) recipients remains unclear. This systematic review and network meta-analysis sought to assess the efficacy and safety of COVID-19 vaccination in SOT recipients. We searched 6 databases from inception to March 1, 2024 for randomized controlled trials (RCTs) and observational studies evaluating different COVID-19 vaccination strategies in SOT recipients. Based on patient-important outcomes, we performed frequentist random-effects pairwise meta-analyses and network meta-analyses, separating RCTs and nonrandomized evidence, and used the Grading of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation approach to assess our certainty in the evidence. We included 6 RCTs (N = 814) and 43 observational studies (N = 125 199). Overall, there is a paucity of randomized evidence evaluating COVID-19 vaccines in SOT recipients. The nonrandomized evidence evaluating COVID-19 vaccination strategies patient-important outcomes, including COVID-19 infection, mortality, hospitalization, ICU admission, and rejection, demonstrated low to very low certainty due to the included studies' risk of bias. Throughout the COVID-19 pandemic, clinicians and SOT recipients worked with minimal, very low-quality evidence in relation to COVID-19 vaccines in this population. In the instance of future public health emergencies, clinicians and researchers should collaborate closely with patient partners to ensure there is sufficient evidence in the transplant population on patient-important outcomes.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,045
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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