MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406954776 · doi:10.1093/ofid/ofae631.247

P-40. Impact of case and control selection on influenza vaccine effectiveness (VE) among adults aged 40 years and older hospitalized with acute respiratory illness (ARI) during 2022-2023 using a test negative design (TND): secondary analysis of the North America multi-specimen study

2025· article· en· W4406954776 sur OpenAlexaff
Negar Aliabadi, Qing Liu, Julio A. Ramírez, Allison McGeer, Ruth Carrico, Samira Mubareka, Sonal Uppal, Stephen Furmanek, Zoë Zhong, Thomas Chandler, Caroline Kassee, Ashley M Wilde, Kevin Katz, Alan D. Junkins, Christie Vermeiren, Verna Welch, Malak Elsobky, Bradford D. Gessner, Elizabeth Begier

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensPfizer (Canada)Toronto Public HealthHealth Sciences CentreUniversity of TorontoNorth York General HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespiratory illnessInfluenza vaccineTest (biology)Respiratory systemIntensive care medicinePediatricsInternal medicineGerontologyVaccinationImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Case and control definitions may impact VE estimates in observational studies. Using a TND design, we evaluated how influenza vaccine effectiveness against ARI hospitalizations changed when 1) influenza cases were detected through nasopharyngeal swabs (NPS) only versus multiple specimens and 2) controls included or excluded other vaccine preventable diseases (VPD). Methods Adults aged ≥40 years hospitalized for ARI had NPS and saliva or sputum tested using Luminex RSV/influenza multiplex PCR assay. Influenza was defined as either positive by NPS alone or positive by saliva, sputum, or NPS. Controls were defined as either all persons who were influenza negative or those negative for influenza and positive for respiratory syncytial virus (RSV). Exposure was self-reported seasonal influenza vaccination, defined as receipt of vaccine after 1 July 2022 and prior to 14 days of ARI illness onset. VE was calculated as 1 - ratio of odds of influenza vaccination among cases over controls. Results Among 2,999 patients with NPS and ≥1 other specimen, influenza detection increased by 40%, 74% and 91% when sputum, saliva, or both were added to NPS results, respectively (Table 1). Among 2,954 (98.5%) patients with influenza vaccine data, and when controls were defined as any influenza-negative ARI hospitalization, VEs were -3.6% (95%CI -49.5–28.3) and -0.9% (95% CI -32.5–23.2), using cases identified by NPS versus any specimen type, respectively (Table 2). When controls were persons who were RSV positive and influenza negative, VEs were 38.5% (95% CI -3.5–63.4) and 43.2% (95% CI 14.9–62.1) using cases identified by NPS versus any specimen type, respectively. Conclusion Adding saliva and sputum nearly doubles influenza detection compared to NPS alone but does not substantially alter VE estimates. By contrast, VE was substantially increased when defining controls as those who were RSV+, yielding a result closer to the US Centers for Disease Control and Prevention values of 39-43% for the same season. The latter increase in VE may have occurred because RSV positivity reduces confounding caused by inclusion of other vaccine preventable infections (ie, SARS-CoV-2) in the control group due to correlation between vaccination against influenza and SARS-CoV-2. Disclosures Negar Aliabadi, MD, MS, Pfizer Inc: employment|Pfizer Inc: Stocks/Bonds (Public Company) Qing Liu, M.S., Pfizer Inc.: Stocks/Bonds (Public Company) Julio A. Ramirez, MD, FACP, Pfizer: Julio Ramirez is an employee of Norton Healthcare (Louisville, KY), which received fees from Pfizer in relation to this study. Allison McGeer, MD, AstraZeneca: Honoraria|GSK: Honoraria|Merck: Honoraria|Moderna: Honoraria|Novavax: Honoraria|Pfizer: Grant/Research Support|Pfizer: Honoraria|Roche: Honoraria|Seqirus: Grant/Research Support|Seqirus: Honoraria Ruth Carrico, PhD, DNP, APRN, Pfizer: Advisor/Consultant|Pfizer: Grant/Research Support|Pfizer: Honoraria|Sanofi: Advisor/Consultant|Seqirus: Advisor/Consultant Samira Mubareka, MD, Pfizer: Grant/Research Support Verna Welch, PhD, MPH, Pfizer Inc.: Stocks/Bonds (Public Company) Malak Elsobky, MD, Pfizer: Stocks/Bonds (Public Company) Bradford D. Gessner, M.D., M.P.H., Pfizer: Employee|Pfizer: Stocks/Bonds (Public Company) Elizabeth Begier, MD, M.P.H., Pfizer Vaccines: Employee|Pfizer Vaccines: Stocks/Bonds (Private Company)

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Forum Infectious DiseasesMême sujetInfluenza Virus Research StudiesTravaux en français237 207