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Enregistrement W6958979521 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6319614.v1

Risk factors affecting COVID-19 vaccine effectiveness identified from 290 cross-country observational studies until February 2022: a meta-analysis and meta-regression

2022· other· en· W6958979521 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyVaccinationImmunizationDiseaseComorbiditySystematic reviewEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Observational studies made it possible to assess the impact of risk factors on the long-term effectiveness of mRNA and adenoviral vector (AdV) vaccines against COVID-19. Methods A computerized literature search was undertaken using the MEDLINE, EMBASE, and MedRxiv databases to identify eligible studies, with no language restrictions, published up to 28 February 2022. Eligible were observational studies assessing vaccine effectiveness (VE) by disease severity with reference groups of unvaccinated participants or participants immunized with one, two, or three vaccine doses. Our study was carried out in compliance with the PRISMA and MOOSE guidelines. The risk of study bias was identified using the Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale. The GRADE guidelines were applied to assess the strength of evidence for the primary outcome. The synthesis was conducted using a meta-analysis and meta-regression. Results Out of a total of 14,155 publications, 290 studies were included. Early VE of full vaccination against COVID-19 of any symptomatology and severity decreased from 96% (95% CI, 95–96%) for mRNA and from 86% (95% CI, 83–89%) for AdV vaccines to 67% for both vaccine types in the last 2 months of 2021. A similar 1-year decline from 98 to 86% was found for severe COVID-19 after full immunization with mRNA, but not with AdV vaccines providing persistent 82–87% effectiveness. Variant-reduced VE was only associated with Omicron regardless of disease severity, vaccine type, or vaccination completeness. The level of protection was reduced in participants aged >65 years, with a comorbidity or those in long-term care or residential homes independently of the number of doses received. The booster effect of the third mRNA dose was unclear because incompletely restored effectiveness, regardless of disease severity, declined within a short-term interval of 4 months. Conclusions Full vaccination provided an early high, yet waning level of protection against COVID-19 of any severity with a strong impact on the high-risk population. Moreover, the potential risk of new antigenically distinct variants should not be underestimated, and any future immunization strategy should include variant-updated vaccines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5070,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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