An Assessment of the Reporting Pattern of Adverse Events Following Immunizations in VigiAccess
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Globally, adverse events following immunization (AEFI) reporting continues to be a challenge. It is estimated that about 95% of AEFIs never get reported after vaccinations necessitating strategies to improve it. The introduction of databases such as VigiAccess in which AEFI data from Pharmacovigilance centres around the world can be assessed is an important step towards improving AEFI reporting and enhancing vaccine safety. This study assessed the reporting pattern of AEFIs from the various continents of the world in VigiAccess, an open-access pharmacovigilance database. METHODS: VigiAccess was thoroughly searched on the 5th of February 2018 for the categories of reported AEFIs and number and types of AEFIs reported for measles vaccine, oral polio vaccine, yellow fever vaccine, pneumococcal vaccine, rotavirus vaccine, meningococcal vaccine, tetanus vaccine and BCG vaccine. RESULTS: After a thorough search through VigiAccess, 27 categories of reported AEFIs were retrieved. The total number of AEFIs for the 8 vaccines was 813,973. General disorders and administration site conditions were the highest number of AEFIs (251,405 representing 30.9%) followed by skin and subcutaneous tissue disorders (93,011 representing 11.4%) and nervous system disorders (89,077 representing 10.9%). With the continental data, the Americas recorded the highest number of AEFIs followed by Europe, Oceania, Asia and Africa. CONCLUSION: General and vaccine administration site conditions were the highest number of AEFIs. The Americas recorded the highest number of AEFIs whereas Africa recorded the least. VigiAccess needs improvement in data synchronization to enhance its reliability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».