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Enregistrement W3033281548 · doi:10.2807/1560-7917.es.2020.25.22.1900470

2017/18 and 2018/19 seasonal influenza vaccine safety surveillance, Canadian National Vaccine Safety (CANVAS) Network

2020· article· en· W3033281548 sur OpenAlexafffundabout
Julie A. Bettinger, Gaston De Serres, Louis Valiquette, Otto G. Vanderkooi, James D. Kellner, Brenda L. Coleman, Karina A. Top, Jennifer E. Isenor, Anne McCarthy

Notice bibliographique

RevueEurosurveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalIzaak Walton Killam Health CentreAlberta Children's HospitalUniversity of CalgarySinai Health SystemCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité LavalDalhousie UniversityUniversity of TorontoBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Immunization Research NetworkPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineVaccinationConfidence intervalSeasonal influenzaInfluenza vaccinePandemicImmunizationObservational studyInfluenza seasonAdverse effectEnvironmental healthPediatricsDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundThe Canadian National Vaccine Safety (CANVAS) network monitors the safety of seasonal influenza vaccines in Canada.AimTo provide enhanced surveillance for seasonal influenza and pandemic influenza vaccines.MethodsIn 2017/18 and 2018/19 influenza seasons, adults (≥ 15 years of age) and parents of children vaccinated with the seasonal influenza vaccine participated in an observational study using web-based active surveillance. Participants completed an online survey for health events occurring in the first 7 days after vaccination. Participants who received the influenza vaccine in the previous season, but had not yet been vaccinated for the current season, were unvaccinated controls.ResultsIn 2017/18, 43,751 participants and in 2018/19, 47,798 completed the online safety survey. In total, 957 of 30,173 participants vaccinated in 2017/18 (3.2%; 95% confidence interval (CI): 3.0-3.4) and 857 of 25,799 participants vaccinated in 2018/19 (3.3%; 95% CI: 3.1-3.5) reported a health problem of sufficient intensity to prevent their normal daily activities and/or cause them to seek medical care (including hospitalisation). This compared to 323 of 13,578 (2.4%; 95% CI: 2.1-2.6) and 544 of 21,999 (2.5%; 95% CI: 2.3-2.7) controls in each respective season. The event rate in vaccinated adults and children was higher than the background rate and was associated with specific influenza vaccines. The higher rate of events was associated with systemic symptoms and migraines/headaches.ConclusionIn 2017/18 and 2018/19, higher rates of events were reported following seasonal influenza vaccination than in the pre-vaccination period. This signal was associated with several seasonal influenza vaccine products.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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