Risk of seizures after immunization in children with epilepsy: a risk interval analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In children with epilepsy, fever and infection can trigger seizures. Immunization can also induce inflammation and fever, which could theoretically trigger a seizure. The risk of seizure after immunization in children with pre-existing epilepsy is not known. The study objective was to determine the risk of medically attended seizure after immunization in children with epilepsy < 7 years of age. METHODS: We conducted a retrospective study of children < 7 years of age with epilepsy in Nova Scotia, Canada from 2010 to 2014. Hospitalizations, emergency visits, unscheduled clinic visits, and telephone calls for seizures were extracted from medical records. Immunization records were obtained from family physicians and Public Health with informed consent. We conducted a risk interval analysis to estimate the relative risk (RR) of seizure during risk periods 0-14, 0-2, and 5-14 days post-immunization versus a control period 21-83 days post-immunization. RESULTS: There were 302 children with epilepsy who were eligible for the study. Immunization records were retrieved on 147 patients (49%), of whom 80 (54%) had one or more immunizations between the epilepsy diagnosis date and age 7 years. These 80 children had 161 immunization visits and 197 medically attended seizures. Children with immunizations had more seizures than either those with no immunizations or those with no records (mean 2.5 versus 0.7 versus 0.9, p < 0.001). The risk of medically attended seizure was not increased 0-14 days after any vaccine (RR = 1.1, 95% confidence interval (CI): 0.5-2.8) or 0-2 days after inactivated vaccines (RR = 0.9, 95% CI: 0.1-7.1) versus 21-83 days post-immunization. No seizure events occurred 5-14 days after live vaccines. CONCLUSIONS: Children with epilepsy do not appear to be at increased risk of medically attended seizure following immunization. These findings suggest that immunization is safe in children with epilepsy, with benefits outweighing risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».