Rate of Recurrence of Adverse Events Following Immunization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While adverse events following immunization (AEFI) are frequent, there are limited data on the safety of reimmunizing patients who had a prior AEFI. Our objective was to estimate the rate and severity of AEFI recurrences. METHODS: We analyzed data from the AEFI passive surveillance system in Quebec, Canada, that collects information on reimmunization of patients who had a prior AEFI. Patients with an initial AEFI reported to the surveillance system between 1998 and 2016 were included. Rate of AEFI recurrence was calculated as number of patients with recurrence/total number of patients reimmunized. RESULTS: Overall, 1350 patients were reimmunized, of which 59% were 2 years of age or younger. The AEFI recurred in 16% (215/1350) of patients, of whom 18% (42/215) rated the recurrence as more severe than the initial AEFI. Large local reactions extending beyond the nearest joint and lasting 4 days or more had the highest recurrence rate (67%, 6/9). Patients with hypotonic hyporesponsive episodes had the lowest rate of recurrence (2%, 1/50). Allergic-like events recurred in 12% (76/659) of patients, but none developed anaphylaxis. Of 33 patients with seizures following measles mumps rubella with/without varicella vaccine, none had a recurrence. Compared with patients with nonserious AEFIs, those with serious AEFIs were less often reimmunized (60% versus 80%; rate ratio: 0.8; 95% confidence interval: 0.66-0.86). CONCLUSIONS: Most patients with a history of mild or moderate AEFI can be safely reimmunized. Additional studies are needed in patients with serious AEFIs who are less likely to be reimmunized.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».