Background rates of hospitalizations and emergency department visits for selected thromboembolic and coagulation disorders in Ontario, Canada, 2015 to 2020, to inform COVID-19 vaccine safety surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The objective of this study was to estimate background rates of selected thromboembolic and coagulation disorders in Ontario, Canada. Design Population-based retrospective observational study using linked health administrative databases. Records of hospitalizations and emergency department visits were searched to identify cases using diagnostic codes from the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, Tenth Revision, Canada (ICD-10-CA) . Participants All Ontario residents. Primary outcome measures Incidence rates of stroke, deep vein thrombosis, pulmonary embolism, idiopathic thrombocytopenia, disseminated intravascular coagulation, and cerebral venous thrombosis during five pre-pandemic years (2015–2019, annually, averaged, and monthly average) and 2020. Results The average annual population was 14 million with 51% female. The mean annual rates during 2015–2019 were 127.1/100,000 population (95% confidence interval [CI], 126.2, 127.9) for ischemic stroke, 22.0/100,000 (95%CI, 21.6, 22.3) for intracerebral haemorrhage, 9.4 (95%CI, 9.2, 9.7) for subarachnoid haemorrhage, 86.8/100,000 (95%CI, 86.1, 87.5) for deep vein thrombosis, 63.7/100,000 (95%CI, 63.1, 64.3) for pulmonary embolism, 6.1/100,000 (95%CI, 5.9, 6.3) for idiopathic thrombocytopenia, 1.6/100,000 (95%CI, 1.5, 1.7) for disseminated intravascular coagulation, and 1.5/100,000 (95%CI, 1.4, 1.6) for cerebral venous thrombosis. Rates were lower in 2020 than during the pre-pandemic years for ischemic stroke, deep vein thrombosis, and idiopathic thrombocytopenia. Rates were generally consistent over time, except for pulmonary embolism, which increased from 57.1 to 68.5 per 100,000 between 2015 and 2019. Rates were higher for females than males for subarachnoid haemorrhage, pulmonary embolism, and cerebral venous thrombosis, and vice versa for ischemic stroke and intracerebral haemorrhage. Rates increased with age for most of these conditions, but idiopathic thrombocytopenia demonstrated a bimodal distribution with incidence peaks at 0–19 years and ≥60 years. Conclusions Our estimated background rates help to contextualize observed events of these potential adverse events of special interest and to detect potential safety signals related to COVID-19 vaccines. Strengths and limitations of this study ➢ Recent background rates of selected thromboembolic and coagulation disorders that are potential adverse events special interest related to COVID-19 vaccine are estimated. ➢ Background rates during five pre-pandemic (2015–2019) years and 2020 will provide context for these events to identify vaccine safety signals. ➢ We used recorded diagnostic codes in administrative data without information on clinical and/or diagnostic confirmation, and the validity of these data are imperfect, which may result in under or overestimation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».