Participant-centred active surveillance of adverse events following immunisation: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
The importance of active, participant-centred monitoring of adverse events following immunisation (AEFI) is increasingly recognised as a valuable adjunct to traditional passive AEFI surveillance. The databases OVID Medline and OVID Embase were searched to identify all published articles referring to AEFI. Only studies which sought participant response after vaccination were included. A total of 6060 articles published since the year 2000 were identified. After the application of screening inclusion and exclusion criteria, 25 articles describing 23 post-marketing AEFI systems were identified. Most countries had a single system: Ghana, Japan, China, Korea, Netherlands, Singapore, Brazil, Cambodia, Sri Lanka, Turkey and Cameroon except the USA (2), Canada (4) and Australia (6). Data were collected from participants with and without AEFI in all studies reviewed with denominator data enabling AEFI rate calculations. All studies considered either a single vaccine or specified vaccines or were time limited except one Australian system, which provides continuous automated participant-centred active surveillance of all vaccines. Post-marketing surveillance systems using solicited patient feedback are emerging as a novel AEFI monitoring tool. A number of exploratory systems utilising e-technology have been developed and their potential for scaling up and application in low and middle income countries deserves further investigation.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».