Vaccination antigrippale pour la saison 2019–2020 et risques relatifs à la COVID-19 : une étude cas/témoins au Québec
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Nous avons effectué une étude cas/témoins qui a examiné si l’administration du vaccin antigrippal inactivé au cours de la saison 2019–2020 a eu une incidence sur les risques relatifs à la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19), car il y avait une préoccupation à savoir si le vaccin pourrait être préjudiciable par interférence virale. Méthodes : Au total, 920 cas d’infection par le coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) (diagnostiquée entre mars et octobre 2020) et 2 123 témoins non infectés ont été recrutés parmi les personnes nées au Québec entre 1956 et 1976 et qui avaient reçu des services de diagnostic dans deux hôpitaux (Montréal et Sherbrooke, Québec). Après avoir obtenu le consentement, un questionnaire a été passé par téléphone. Les données ont été analysées par régression logistique. Résultats : Chez les travailleurs de la santé, le vaccin antigrippal inactivé reçu au cours de la saison grippale précédente n’était pas associé à un risque accru de COVID-19 (rapport de cotes ajusté [RCA] : 0,99, intervalle de confiance [IC] à 95 % : 0,69–1,41). Parmi les participants qui n’étaient pas des travailleurs de la santé, la vaccination antigrippale était associée à des probabilités plus faibles de COVID-19 (RCA : 0,73, IC à 95 % 0,56–0,96). Conclusion : Nous n’avons trouvé aucune preuve que le vaccin contre la grippe saisonnière augmentait le risque de développer la COVID-19.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".