Seasonality of Influenza and Optimizing Timing of Vaccination: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Influenza continues to be a major global public health concern, with substantial regional variability in its seasonality and vaccine effectiveness. While temperate regions experience predictable winter peaks, tropical and subtropical countries exhibit complex patterns, including monsoon-related and year-round activity. This variability poses challenges to the current vaccination strategies, which are often guided by broad hemispheric recommendations rather than localized epidemiological data. This systematic review and meta-analysis aimed to assess global influenza seasonality, evaluate the timing of vaccination programs, and explore the impact of misalignment on vaccine effectiveness (VE), with a particular focus on India. We searched five databases (PubMed, Scopus, Medline, Google Scholar, and Cochrane Library), and a total of 32 studies were included in the qualitative synthesis, with 12 eligible for meta-analysis. The pooled VE across studies was 27.22% (95% CI: 17.36-37.08%), with significant heterogeneity (I² = 93.2%, p < 0.001). While modest, this level of protection still averts cases when coverage is high, and the marked heterogeneity (I² = 93.2%) signals that timing, age mix, and strain match substantially influence real-world impact. The quality of the included studies was assessed with the Cochrane Risk of Bias tool 2.0 and the Newcastle-Ottawa Scale. The meta-regression identified age and timing of vaccination as key contributors to variability in vaccine effectiveness. India exemplifies the challenge of heterogeneity within a single country. Northern regions such as Jammu and Kashmir display winter peaks (December-March), while central and eastern cities, including Delhi, Lucknow, and Kolkata, experience monsoon-season peaks (July-September), and South Indian cities such as Chennai and Vellore peak influenza activity during the late monsoon (October-November). However, influenza vaccination in India is delivered primarily through private sector providers, often beginning in April, and is not part of a centrally coordinated campaign, which may not align with regional peaks. This misalignment likely contributes to suboptimal VE in several regions. The findings underscore the urgent need to re-evaluate vaccination strategies globally and within India. Adoption of region-specific vaccination schedules - tailored to local influenza seasonality, evidence-informed, and supported by robust surveillance accounting for climate, geography, and population dynamics - could significantly enhance vaccine performance and reduce disease burden. This study is registered with PROSPERO, CRD42024611680.
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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 | 0,020 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».