Additional file 1 of Impact of vaccination against severe COVID-19 in the French population aged 50 years and above: a retrospective population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Text S1. Estimating the number of directly averted events. Text S2. Reconstructing time series of hospitalizations, ICU admissions and deaths by variant. Table S1. Estimations of vaccine effectiveness by Santé publique France (methodology described in Tamandjou et al., Vaccine 2023, DOI: 10.1016/j.vaccine.2023.02.062). Table S2. Estimations of vaccine effectiveness against hospitalizations in England, among people 65 years and above (Stowe et al., Nature Communications 2022, DOI: 10.1038/s41467-022-33378-7). Table S3. Estimations of vaccine effectiveness against deaths in Canada, among people aged 18 years and above (Buchan et al., JAMA Open Network 2022, DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2022.32760). Table S4. Estimated number of averted hospitalizations by age, dose and variant in the French population aged 50 years and above, from week 53-2020 to week 9-2022. Table S5. Estimated number of averted ICU admissions by age, dose and variant in the French population aged 50 years and above, from week 53-2020 to week 9-2022. Table S6. Estimated number of averted deaths by age, dose and variant in the French population aged 50 years and above, from week 53-2020 to week 9-2022. Figure S1. Flowchart of the French vaccinated population aged 50 years and above included in our study, from week 53-2020 to week 9-2022 (VAC-SI database, Santé publique France). Figure S2. Vaccine coverage (A) and proportion of vaccinated people according to the week in which they received their last dose (the last dose at the time of observation), for 4 weeks of observation w (week 6-2021 (B), week 20-2021 (C), week 40-2021 (D) and week 9-2022 (E)). Figure S3. Numbers of hospitalizations (A), ICU admissions (B) and deaths (C) observed and expected without vaccination, in the French population aged 50 years and above, from week 53-2020 to week 9-2022.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,169 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».