Influenza vaccination and risk of dementia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between influenza vaccination and a reduction in dementia was unclear with inconsistent evidence. We aimed to evaluate the association between influenza vaccination and dementia risk in the overall population and the high-risk populations for dementia, such as patients with chronic kidney syndrome (CKD), chronic obstruction pulmonary disease (COPD) and vascular disease. METHODS: We performed a systematic review and searched PubMed, Embase and CENTRAL from inception to 6 April 2025. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A random-effects model meta-analysis was executed. RESULTS: We included eight cohort studies with 9,938,696 subjects. Except for one study, the risk of bias of all other included studies was low. Influenza vaccination was associated with a reduced risk of incident dementia in high-risk populations for dementia, but not in the overall population (HR 0.93; 95% CI: 0.86-1.01). For high-risk populations, more than one dose of influenza vaccination showed an association with a lower risk of incident dementia (2-3 doses: HR 0.84; 95% CI: 0.76-0.92; ≥ 4 doses: HR 0.43; 95% CI: 0.38-0.48). CONCLUSION: Influenza vaccination was associated with a decreasing risk of incident dementia in a dose-response manner.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».