Efecto de la vacunación contra la influenza en pacientes con enfermedad cardiovascular: un metaanálisis actualizado de ensayos clínicos controlados aleatorizados
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La influenza es una causa importante de morbilidad y mortalidad en pacientes con enfermedades cardiovasculares (ECV). El objetivo de esta revisión sistemática actualizada y metaanálisis fue evaluar los efectos de la vacunación contra la influenza (VI) sobre la mortalidad y morbilidad en pacientes adultos con ECV. Material y métodos: Se realizó una revisión sistemática y un metaanálisis (PubMed, Cochrane Library, International Clinical Trials Registry Platform, y búsqueda manual en presentaciones en congresos de la especialidad), de ensayos clínicos aleatorizados publicados hasta abril de 2022 que investigaron si la VI reduce la mortalidad por todas las causas en pacientes adultos con ECV, incluyendo insuficiencia cardíaca (IC) y enfermedad de las arterias coronarias (EAC), en comparación con pacientes que no fueron vacunados. Resultados: Se analizaron un total de seis ensayos clínicos, que incluyeron 9316 pacientes. Cinco ensayos incluyeron pacientes con EAC, y uno con IC. El seguimiento medio fue de 16 ± 9,7 meses. La VI se asoció con una reducción de la mortalidad en comparación con el control, cociente de riesgos (RR) 0,67, IC95% 0,47 - 0,95; p=0,03; I2=53%; y con una reducción de la mortalidad cardiovascular en comparación con el control, RR 0,64, IC95% 0,44-0,94; p=0,02; I2=54 %. El uso de la VI se asoció con una reducción no estadísticamente significativa de infarto de miocardio en comparación con el control, RR 0,82, IC95% 0,60-1,12; p=0,57; I2=0%. Conclusión: En este metaanálisis de seis ensayos controlados aleatorizados, la VI se asoció con una reducción del riesgo relativo del 33 % y del 36 % de la mortalidad por todas las causas y cardiovascular, respectivamente, en pacientes con ECV. Intentamos promover un consenso con respecto a los beneficios persistentes de la vacuna contra la influenza en pacientes con ECV, incluyendo dos nuevos ensayos clínicos en EAC e IC, donde se confirma la asociación de la vacunación con la reducción de riesgo en sujetos con ECV.
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 | 0.019 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.018 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".