National Near Real-Time Vaccine Effectiveness Against COVID-19 Severe Outcomes Using the Screening Method Among Older Adults Aged ≥50 Years in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: It is critical to monitor real-world COVID-19 vaccine effectiveness (VE) in older adults, as they have been identified as a priority group for vaccination. This is the first study that aims to estimate national absolute vaccine effectiveness (aVE) against severe COVID-19 outcomes among Canadian older adults aged ≥50 years. Methods: The screening method (SM) was implemented using standard and spline-based logistic regression models to estimate aVE and 95% confidence intervals (CIs) by outcome, age group, vaccination status, time since last dose, vaccine schedules, and variant of concern (VOC) period. Results: From 1 August 2021 to 30 November 2023, there were 103,822 severe COVID-19 cases, of which 72.9% were hospitalized, 8.2% were admitted to ICU, and 18.9% had died. A total of 23.1% of these cases were unvaccinated against COVID-19, 21.9% completed a primary series only, and 55.0% received at least one additional/booster dose. National aVE against severe COVID-19 outcomes remained moderate to high during Delta and original Omicron VOC predominance periods. Monthly age-specific aVE of at least two additional/booster doses remained stable during recombinant XBB.1.5/EG.5 VOC predominance, ranging from 61.0% (95% CI: 51.9–68.4%) to 69.8% (95% CI: 67.5–72.0%) against hospitalization, and 71.0% (95% CI: 62.8–77.4%) to 77.2% (95% CI: 74.2–79.9%) against ICU admission/death. Adjusted aVE was higher for last booster doses received within the past six months and with heterologous mRNA vaccine schedules. Conclusions: The SM is a useful method to estimate aVE in near real-time, enabling the assessment of temporal changes in aVE, guiding vaccine policy, and building vaccine confidence among populations at higher risk of severe outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».