Seasonal variation in rates of emergency room visits and acute admissions following recommended infant vaccinations in Ontario, Canada: A self-controlled case series analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if birth month has an effect on the incidence of adverse events following the 2- and 12-month recommended vaccinations. STUDY DESIGN: Using health administrative databases, we conducted a population-based retrospective cohort study and employed a self-controlled case series analysis approach. We included children born in Ontario, Canada between April 1st 2002 and March 31st 2010 who received the diphtheria, tetanus, pertussis, inactivated poliovirus and Haemophilus influenzae type b (DTaP-IPV-Hib) vaccine recommended at 2 months and/or the measles, mumps, and rubella vaccine recommended at 12 months. We calculated the relative incidence (RI) of hospitalizations and emergency room visits within a pre-specified risk period compared to a control period following vaccination. We measured the effect of birth month using relative incidence ratios (RIRs) to compare the RI for infants born in each month to that for the month having the lowest RI. RESULTS: For the 2-month vaccination, we observed the lowest and highest RIs for infants born in October and April, respectively. The RIR (95% CI) for April compared to October was 2.06 (1.59-2.67, p<0.0001), consistent with a strong seasonal effect. For the 12-month vaccination, November births had the lowest RI, whereas August births had the highest. The RIR (95% CI) for August compared to November was 1.52 (1.30-1.77, p<0.0001). CONCLUSIONS: Our findings suggest a seasonal effect on susceptibility to adverse events following vaccination exists. Further study will be important to elucidate potential biological and/or behavioral explanations for the seasonal effect we observed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».