Effectiveness of vaccination in patients undergoing dialysis or patients with chronic kidney disease: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Vaccination has been an effective public health intervention for immunising individuals against many common communicable and non-communicable diseases. However, there is limited information on the efficacy of vaccination among patients undergoing dialysis or patients with chronic kidney disease (CKD). The objective of this review is to assess the effectiveness of vaccination within dialysis and CKD patient populations. METHODS AND ANALYSIS: This will be a systematic review of studies assessing the effectiveness of vaccination among CKD and dialysis patients. Relevant studies will be identified using MEDLINE, Embase, Scopus and Cochrane Library. All searches will be conducted from database inception to October 2025. Only observational studies such as cohort, prospective, retrospective and cross-sectional studies will be included. Data pertaining to patient outcomes and study design will be extracted. A narrative synthesis will be conducted as well as a meta-analysis if data permitting this analysis is extracted from included studies. ETHICS AND DISSEMINATION: Since data collection will be conducted by examining existing studies, no ethical approval or consent will be required. The results of this review will be published in a peer-reviewed journal as well as presented at seminars, conferences and symposiums. TRIAL REGISTRATION NUMBER: This review protocol has been registered in International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO), registration number CRD42025648534.
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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 | 0,063 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,009 |
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 ».