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Enregistrement W7162125755 · doi:10.82308/26974

Exploring concerns associated with the vaccination of children and adolescents with cystic fibrosis with the live attenuated intranasal influenza vaccine

2017· dissertation· en· W7162125755 sur OpenAlexaboutno aff
Constantina Boikos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLive attenuated influenza vaccineVaccinationAdverse effectIncidence (geometry)Influenza vaccinePopulationPandemicCystic fibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The live-attenuated intranasal influenza virus vaccine (LAIV) is one of two vaccines recommended for seasonal use in the pediatric population with cystic fibrosis (CF) in Canada. The acknowledged benefits of LAIV must be balanced against concerns stemming from the inoculation of CF patients, that have pre-existing respiratory and inflammatory problems, with live influenza viruses. The overall aim of my doctoral thesis was thus to explore the effects of vaccination with LAIV in patients with CF, 2-19 years of age, using previously collected prospective data.Limited research exists evaluating the type, timing, frequency and duration of adverse events following LAIV in children and adolescents with CF; I aimed to fill these knowledge gaps in the first manuscript. Specifically, using Bayesian change point analysis methodology, I determined that the risk of reporting at least one respiratory, systemic, localized and/or gastrointestinal symptom was highest during days 0-6 following vaccination. I then estimated the relative incidence of adverse events following LAIV in days 0-6 compared to days 7-55 following vaccination using adjusted, hierarchical, zero-inflated Poisson regression models. While I found an increased risk of reporting all solicited symptoms in the first week compared to subsequent weeks following LAIV, these symptom episodes were acute, often lasting 1-2 days. I did not observe an increased risk of hospitalization or antibiotic prescription for respiratory problems in the risk period compared to the control period. Another concern associated with the administration of LAIV is the detection, shedding, and thus the potential transmission, of LAIV viruses from recent vaccinees to other individuals. In the second manuscript, I explored the detection profile of influenza viruses following LAIV in pediatric vaccinees with CF. Overall, the detection of influenza viruses occurred up to at least 7 days following administration of LAIV in patients with CF and their healthy siblings. Using a Bayesian hierarchical logistic regression model, I determined that increasing age (in years) was associated with decreasing odds of influenza detection following LAIV. Results further demonstrated that patients with CF had higher odds of influenza detection on both the first and second days following LAIV administration compared to healthy participants. Lastly, it remains unclear whether the detection of influenza viruses differs in LAIV vaccinees with pre-existing respiratory virus infections – which may be attributable to a phenomenon known as viral interference. Thus, in the third manuscript, I explored the potential impact of a non-influenza respiratory virus (NIRV) in individuals recently vaccinated with LAIV on the detection of influenza RNA in the week following vaccination. I determined that the observed proportion of subjects in whom influenza RNA was detected and the duration of detection differed slightly between NIRV-positive and -negative subjects. However, wide credible intervals preclude definitive conclusions. I also determined that the imperfect diagnostic sensitivity and specificity of the tests used to identify NIRVs and influenza did not greatly impact results.Knowledge gained from my doctoral thesis contributes to the body of evidence used in the determination of LAIV safety in eligible vaccinees 2-19 years old with CF, helps to better understand the epidemiology of the vaccine virus and serves as the springboard for multiple future research projects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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