Demonstration of background rates of three conditions of interest for vaccine safety surveillance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adverse events following immunization (AEFIs) are unwanted or unexpected health outcomes following vaccination, which may or may not be causally-linked to vaccines. AEFI reporting is important to post-marketing vaccine safety surveillance and has the potential to identify new or rare AEFIs, show increases in known AEFIs, and help to maintain public confidence in vaccine programs. Knowledge of the expected incidence (i.e. background rate) of a possible AEFI is essential to the investigation of vaccine safety signals. We selected three rarely reported AEFIs representing the spectrum of causal association with vaccines, from proven (immune thrombocytopenia [ITP]) to questioned (Kawasaki disease [KD]) to unsubstantiated (multiple sclerosis [MS]) and determined their background rates. METHODS: We extracted data on hospitalizations (CIHI Discharge Abstract Database) for ITP, KD, and MS among Ontario children for the period 2005 to 2014 from IntelliHEALTH. As ITP can be managed without hospitalization, we also extracted emergency department (ED) visits from the CIHI National Ambulatory Care Reporting System. For all conditions, we only counted the first visit and if the same child had both an ED visit and a hospitalization for ITP, only the hospitalization was included. We calculated rates by year, age group and sex using population estimates from 2005-2014, focusing on age groups within the Ontario immunization schedule around vaccine(s) of interest. RESULTS: Per 100,000 population, annual age-specific incidence of ITP in children age 1 to 7 years ranged from 8.9 to 12.2 and annual incidence of KD in children less than 5 years ranged from 19.1 to 32.1. Average annualized incidence of adolescent (11-17 years) MS across the study period was 0.8 per 100,000. DISCUSSION: Despite limitations, including lack of clinical validation, this study provides an example of how health administrative data can be used to determine background rates which may assist with interpretation of passive vaccine safety surveillance.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».