Estimating the respiratory syncytial virus-associated hospitalisation burden in older adults in European countries: a systematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With respiratory syncytial virus vaccines recently approved for use among older adults, country-level respiratory syncytial virus (RSV) disease burden estimates are needed to inform local RSV immunisation strategy. We aimed to estimate country-level RSV hospitalisation burden in older adults in Europe. METHODS: We compiled data on RSV hospitalisation burden in adults aged ≥ 60 years in Europe from published studies (systematic review: PROSPERO CRD42024516945), surveillance data, and unpublished data from international collaborators. We adjusted for diagnostic testing, clinical specimens, and case definitions through statistical modelling techniques and generated country-level hospitalisation rate estimates; for countries with no available data, we developed an ensemble model to predict RSV hospitalisation rates. We also estimated RSV in-hospital case fatality ratio (hCFR) for countries with available data. RESULTS: We included 14 studies (3 unpublished studies). The adjusted RSV-associated hospitalisation rates were overall 2.2 to 6.4 times higher than unadjusted estimates. Among 5 countries with available data, adjusted annual RSV hospitalisation rates ranged from 193/100,000 person-years in the Netherlands (95% confidence interval [CI]: 125-304) and Finland (141-274) to 414/100,000 in Denmark (322-514). The RSV hospitalisation rates predicted by the ensemble model in 23 additional countries ranged from 223/100,000 to 317/100,000 person-years. RSV hCFR ranged from 6.73% (4.63-9.69) in Spain to 10.14% (4.91-19.79) in Switzerland. CONCLUSIONS: This study addresses knowledge gaps in RSV hospitalisation burden among older adults in Europe while highlighting the importance of adjusting for RSV case under-ascertainment. These findings might be relevant for country's considerations of RSV immunisation strategies for older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».