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Enregistrement W4410035752 · doi:10.1007/s10096-025-05114-8

Complicated pneumococcal pneumonia in the era of higher-valent pneumococcal conjugate vaccines: a systematic literature review and meta-analysis, 2001–2022

2025· review· en· W4410035752 sur OpenAlexaff
Mark A. Fletcher, Omar Okasha, Marc Baay, Maria Syrochkina, Kyla Hayford

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensPfizer (Canada)
Organismes subventionnairesINOVIO Pharmaceuticals
Mots-clésMedical microbiologyPneumoniaPneumococcal pneumoniaMedicineMeta-analysisStreptococcus pneumoniaePneumococcal conjugate vaccinePneumococcal infectionsIntensive care medicineImmunologyInternal medicineMicrobiologyAntibioticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To estimate pneumococcal conjugate vaccine (PCV) national program impact on pneumococcal complicated pneumonia (PnCP) based on changes in PnCP population-based incidence, PnCP proportion of all-cause complicated pneumonia (or invasive pneumococcal disease), and PnCP serotype distribution. METHODS: MEDLINE, EMBASE, and Global Index Medicus articles (2001-March 2022) reporting laboratory-confirmed PnCP studies were stratified by age group, outcome measure, PCV program period(s) (pre-PCV, transition, and post-PCV), serotype distribution (based on serotyping methodology used), and PCV serotype formulation. Random effect meta-analysis of the total number of serotyped isolates within each study was used to calculate pooled serotype-specific percentages. RESULTS: Of 1360 publications screened, the 134 studies included from 30 countries differed widely by methodological approaches. Pediatric PnCP incidence tended to decline from pre-PCV to post-PCV periods, as did PnCP as a proportion of all-cause complicated pneumonia from transition to post-PCV periods. Studies describing changes in serotype distribution by PCV program period applied detection methods that varied from pre-PCV period microbiological culture with Quellung serotyping to in the transition and post-PCV periods molecular methods like PCR. Meta-analysis revealed near elimination of pediatric PCV7-serotype PnCP between pre- and post-PCV, while the PCV13nonPCV7 percentage increased from 51.1% pre-PCV period to 76.5% in the transition period, remaining stable post-PCV period. Non-PCV13 serotypes increased slightly from low baseline numbers. Adult data were lacking or inconsistent. CONCLUSIONS: Although studies were heterogeneous, pediatric PnCP incidence and proportion tended to decline from pre-PCV to post-PCV periods, and PCV13nonPCV7 serotype distribution percentage remained unchanged from transition to post-PCV period. Standardization of PnCP surveillance methods, definitions, and reporting is needed to evaluate accurately PCV program impact.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,043
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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