Vaccine safety surveillance in Canada: Reports to CAEFISS, 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada has a comprehensive vaccine safety surveillance system that includes both passive and active surveillance of vaccines administered in Canada. OBJECTIVES: To provide 1) a descriptive analysis of the adverse events following immunization (AEFI) reports for vaccines administered in Canada, 2) a descriptive review of health care utilization and outcome following an AEFI and 3) an analysis of serious adverse events (SAEs). METHODS: Data was obtained from the Canadian Adverse Events Following Immunization Surveillance System (CAEFISS), which includes both passive and active surveillance. Descriptive analyses were conducted of AEFI reports arising from vaccines administered from January 1, 2017 to December 31, 2017 and received by April 30, 2018. Data elements included AEFIs, demographics, health care utilization, outcome, and seriousness of adverse events. RESULTS: There were 2,960 AEFI reports submitted to CAEFISS from across Canada for vaccines administered in 2017. The AEFI reporting rate was 12.6/100,000 doses distributed (8.1/100,000 population) in Canada for vaccines administered in 2017 and was found to be inversely proportional to age. The majority of reports (91%) were non-serious events, primarily involving vaccination site reactions such as rash, and allergic events. Overall, there were 253 SAE reports, for a reporting rate of 1.1/100,000 doses distributed in 2017. Of the SAE reports, the most common primary AEFIs were seizure (n=58, 23%), followed by anaphylaxis (n=33, 13%). There were no unexpected vaccine safety issues identified or increases in frequency or severity of expected adverse events. CONCLUSION: Canada's continuous monitoring of the safety of marketed vaccines in 2017 did not identify any increase in the frequency or severity of AEFIs, previously unknown AEFIs or areas that required further investigation or research. Vaccines marketed in Canada continue to have an excellent safety profile.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».