Immunizing Patients with Adverse Events Following Immunization in the Canadian Special Immunization Clinic Network (2015–2017)
Notice bibliographique
Résumé
The experience of an adverse event following immunization (AEFI) can increase vaccine hesitancy among patients and health professionals who may be concerned about the risk of a recurrent or more severe event following revaccination. Infectious disease physicians and allergists in the Canadian Special Immunization Clinic (SIC) Network developed standard protocols for evaluation and revaccination of patients with prior AEFIs. We analyzed the outcomes of patients evaluated for AEFIs from 2015 to 2017. Patients are referred to one of 11 SICs in Canada by a physician or Public Health. Inclusion criteria are: patients of any age with injection-site reaction (ISR) ≥10 cm, allergic-like events (ALE) <24h post-immunization, neurological symptoms, and other AEFIs of concern. SIC physicians evaluate eligible patients and make immunization recommendations according to standard protocols. Patients are followed up after revaccination to capture AEFI recurrence. Recommendations and outcomes of revaccination(s) are transmitted to referring providers and Public Health. Following individual consent, data are transferred to a central database for analysis. For patients with more than one AEFI, the most severe event was included in the analysis. From June 2015 to May 2017, 230 patients were referred to the network for prior AEFI and 124 patients were enrolled. Most participants (86%) were <18 years of age and 49% were female. The most common types of AEFI were ALEs (37%; 46/124), followed by ISRs (23%; 29/124), neurologic events (15%; 19/124), and other systemic events (e.g., high fever) (24%; 30/124). Revaccination was recommended for 89 (72%) patients. AEFI recurrences occurred in 9/63 (14%) patients who were revaccinated and followed up: 2/22 (9%) ALEs (both less severe than first AEFI) and 7/14 (50%) ISRs (5 less severe, 2 equally severe as first AEFI). Patients with AEFIs benefit from clinical assessment by physicians with expertise in vaccines. The results suggest that most AEFIs do not contraindicate future immunizations. The risk of AEFI recurrence is low, except for ISRs, which are generally less severe that the initial AEFI. Specialized immunization services can support health professionals in managing patients with prior AEFIs. K. A. Top, Pfizer: Investigator, Research support; GSK: Investigator, Research grant; M. Sadarangani, Pfizer: Grant Investigator, Research grant; S. A. McNeil, GSK/Merck: Grant Investigator, Investigator and Scientific Advisor, Consulting fee, Grant recipient, Research grant, Research support and Speaker honorarium; G. De Serres, GlaxoSmithKline: Investigator and Scientific Advisor, Grant recipient and travel reimbursement; Ontario Nurses Association: Consultant, compensation for expert testimony
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».