Seasonal influenza vaccination rate and vaccine effectiveness among older adults in mainland China: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Both vaccine coverage and its effectiveness determine the influence of seasonal influenza vaccination on influenza control within a population. We conducted a systematic review and meta-analysis to estimate the influenza vaccination rate (IVR) and vaccine effectiveness (VE) among older adults in mainland China. METHODS: We searched five databases for the last 12 years, selecting studies that included people aged 60 years or older in mainland China. Random or fixed effects models were used to generate summary IVR and VE. The heterogeneity was assessed by subgroup analyses and meta-regression. Potential biases of the included studies were examined using the Agency for Healthcare Research and Quality Inventory and the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: For IVR, we included 65 studies, involving 149 458 672 participants. The overall pooled IVR was found to be 17% (95% CI: 14%-21%), with lower IVRs observed in areas lacking free vaccination policies (7%, 95% CI: 5%-9%) and among individuals with chronic diseases (13%, 95% CI: 8%-19%). To assess VE against laboratory-confirmed influenza, we included 14 studies, involving 13 950 participants. The overall pooled VE was 33% (95% CI: 10%-51%), with a higher VE estimate observed for influenza A(H1N1) pdm09 (51%, 95% CI: 13%-73%) and when the vaccine matched the circulating virus strain (37%, 95% CI: 9%-56%). CONCLUSIONS: IVRs among older adults in the included areas are low, especially among those lacking access to free policies and those with chronic diseases. Furthermore, the current vaccine provides low protection. It is crucial to increase influenza vaccination uptake and develop more effective vaccines for older adults.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».