Enhanced Safety Surveillance of Influenza Vaccines in General Practice, Winter 2015-16: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The European Medicines Agency (EMA) requires vaccine manufacturers to conduct enhanced real-time surveillance of seasonal influenza vaccination. The EMA has specified a list of adverse events of interest to be monitored. The EMA sets out 3 different ways to conduct such surveillance: (1) active surveillance, (2) enhanced passive surveillance, or (3) electronic health record data mining (EHR-DM). English general practice (GP) is a suitable setting to implement enhanced passive surveillance and EHR-DM. OBJECTIVE: This study aimed to test the feasibility of conducting enhanced passive surveillance in GP using the yellow card scheme (adverse events of interest reporting cards) to determine if it has any advantages over EHR-DM alone. METHODS: A total of 9 GPs in England participated, of which 3 tested the feasibility of enhanced passive surveillance and the other 6 EHR-DM alone. The 3 that tested EPS provided patients with yellow (adverse events) cards for patients to report any adverse events. Data were extracted from all 9 GPs' EHRs between weeks 35 and 49 (08/24/2015 to 12/06/2015), the main period of influenza vaccination. We conducted weekly analysis and end-of-study analyses. RESULTS: Our GPs were largely distributed across England with a registered population of 81,040. In the week 49 report, 15,863/81,040 people (19.57% of the registered practice population) were vaccinated. In the EPS practices, staff managed to hand out the cards to 61.25% (4150/6776) of the vaccinees, and of these cards, 1.98% (82/4150) were returned to the GP offices. Adverse events of interests were reported by 113 /7223 people (1.56%) in the enhanced passive surveillance practices, compared with 322/8640 people (3.73%) in the EHR-DM practices. CONCLUSIONS: Overall, we demonstrated that GPs EHR-DM was an appropriate method of enhanced surveillance. However, the use of yellow cards, in enhanced passive surveillance practices, did not enhance the collection of adverse events of interests as demonstrated in this study. Their return rate was poor, data entry from them was not straightforward, and there were issues with data reconciliation. We concluded that customized cards prespecifying the EMA's adverse events of interests, combined with EHR-DM, were needed to maximize data collection. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1136/bmjopen-2016-015469.
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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 | 0,026 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».