Importance of background rates of disease in assessment of vaccine safety during mass immunisation with pandemic H1N1 influenza vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Because of the advent of a new influenza A H1N1 strain, many countries have begun mass immunisation programmes. Awareness of the background rates of possible adverse events will be a crucial part of assessment of possible vaccine safety concerns and will help to separate legitimate safety concerns from events that are temporally associated with but not caused by vaccination. We identified background rates of selected medical events for several countries. Rates of disease events varied by age, sex, method of ascertainment, and geography. Highly visible health conditions, such as Guillain-Barre syndrome, spontaneous abortion, or even death, will occur in coincident temporal association with novel influenza vaccination. On the basis of the reviewed data, if a cohort of 10 million individuals was vaccinated in the UK, 21.5 cases of Guillain-Barre syndrome and 5.75 cases of sudden death would be expected to occur within 6 weeks of vaccination as coincident background cases. In female vaccinees in the USA, 86.3 cases of optic neuritis per 10 million population would be expected within 6 weeks of vaccination. 397 per 1 million vaccinated pregnant women would be predicted to have a spontaneous abortion within 1 day of vaccination.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».