Adverse event following immunization surveillance systems for pregnant women and their infants: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization's Strategic Advisory Group of Experts on Immunization has declared that maternal immunization is a key priority. Robust adverse event following immunization (AEFI) surveillance systems that capture outcomes in pregnant women and their infants are needed to ensure the safety of maternal immunization programs. We sought to identify the active and passive AEFI surveillance systems for pregnant women and their offspring described in the literature. METHODS: A systematic literature review was conducted of the MEDLINE, CINAHL, and EMBASE databases from 1990 to 2014. English-language articles were reviewed if they included pregnant women as the population of interest and described the surveillance method used. RESULTS: Of 619 articles retrieved from the search, 16 met the criteria for review. These included reports of AEFI surveillance for pregnant women, their offspring, or both. The majority of reports (11/16) came from the USA and described findings on two active and four passive AEFI surveillance systems, only three of which specifically targeted pregnant women. The remaining five articles described one-time AEFI surveillance programs, all in high-income countries. CONCLUSION: There are no published reports outside of the USA of ongoing AEFI surveillance systems that specifically target pregnant women or their offspring. There may be AEFI surveillance systems that capture events in these populations that have not been reported in the literature. A survey of immunization program managers and national regulatory authorities is needed to determine the current status of AEFI surveillance for pregnant women and their offspring globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».