Post-Marketing Safety Surveillance for the Adjuvanted Recombinant Zoster Vaccine: Methodology
Notice bibliographique
Résumé
A diligent, systematic, regular review of aggregate safety data is essential, particularly early after vaccine introduction, as this is when safety signals not identified during clinical development may emerge. In October 2017, the US Centers for Disease Control and Prevention Advisory Committee on Immunization Practices recommended the adjuvanted recombinant zoster vaccine (RZV; Shingrix, GSK) as the preferred vaccine for preventing herpes zoster (HZ) and related complications in immunocompetent adults aged ≥ 50 years. Subsequently, GSK experienced an unprecedented high demand for RZV. In this methodology paper, we summarize the enhanced measures undertaken to assess RZV safety during its early post-marketing experience in the USA, Canada and Germany. In addition to the routine signal-detection methods already in place for all vaccines, GSK established tailored and enhanced safety monitoring for RZV based on aggregate data of spontaneous reports and manufacturing data. Proactive, near real-time detection and evaluation of signals was a key objective. A dedicated in-house signal-detection tool customized for RZV was employed on a weekly (rather than the routine monthly) basis, allowing for a centralized, more frequent review of data on a single web-based platform. We also identified the background incidence rates of preselected medical events of interest in the first countries to introduce RZV (USA, Canada and Germany) to perform observed-to-expected analyses. This approach may offer a solution to the challenges associated with the assessment and monitoring of vaccine safety in an efficient and timely manner in the context of high vaccine uptake.
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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 | 0,130 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».