Guidance for design and analysis of observational studies of fetal and newborn outcomes following COVID-19 vaccination during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 vaccines are now being deployed as essential tools in the public health response to the global SARS-CoV-2 pandemic. Pregnant individuals are a unique subgroup of the population with distinctive considerations regarding risk and benefit that extend beyond themselves to their fetus/newborn. As a complement to traditional pharmacovigilance and clinical studies, evidence to comprehensively assess COVID-19 vaccine safety in pregnancy will need to be generated through observational epidemiologic studies in large populations. However, there are several unique methodological challenges that face observational assessments of vaccination during pregnancy, some of which may be more pronounced for COVID-19 studies. In this contribution, we discuss the most critical study design, data collection, and analytical issues likely to arise. We offer brief guidance to optimize the quality of such studies to ensure their maximum value for informing public health decision-making.
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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 | 0,359 | 0,667 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,018 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».