Successful methodology for large-scale surveillance of severe events following influenza vaccination in Canada, 2011 and 2012
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 2011 and 2012, a nationwide Canadian vaccine safety surveillance network rapidly collected safety data from healthcare workers (HCW) during the first weeks of the annual influenza vaccination campaign. This network provided the first available post-marketing safety data on seasonal influenza vaccines with information on background rates as a comparator. In 2012, these data were used to investigate a possible safety concern regarding a particular vaccine. An online questionnaire was provided to participating HCW two weeks before the annual influenza vaccination campaign for controls, and eight days after influenza vaccination for vaccinees. Control and vaccinees were requested to report health events occurring in the seven days prior to receiving the questionnaire. Control data were used to calculate background rates. HCW reporting a severe event were followed-up by telephone within 48 hours of the online report to validate the report and check on their health status. More than 22,000 vaccinated HCW were enrolled and surveyed over two seasons and > 90% reported no severe event following vaccination. Validated severe event rates were similar in vaccinated HCW and unvaccinated HCW (2.2% vs 2.3%; p < 0.70). The questionnaire was accurately completed for most reported symptoms, matched the validated report and was able to detect events of interest. Prior to the safety concern, the implicated vaccine was in use at one centre. Reassuring safety data were provided to public health authorities 48 hours after the vaccine was temporarily suspended. Data from this and similar networks can be used for rapid evaluation of vaccine safety and for safety assessment as required by the European Medicines Agency in 2015.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle