MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3153812929 · doi:10.1101/2021.04.11.21255138

Vaccination of Front-Line Workers with the AstraZeneca COVID-19 Vaccine: Benefits in the Face of Increased Risk for Prothrombotic Thrombocytopenia

2021· preprint· en· W3153812929 sur OpenAlexaffabout
Amin Adibi, Mohammad Mozafarihashjin, Mohsen Sadatsafavi

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationMedicineFront lineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyInternal medicineDiseaseGeographyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background In March 2021, a number of regulatory and advisory bodies around the world recommended against using the AstraZeneca COVID-19 vaccine in younger adults pending further review of the risk for vaccine-induced prothrombotic immune thrombocytopenia (VIPIT). As an example, we consider the Canadian province of British Columbia (BC) which halted its front-line workers vaccination program with the AstraZeneca vaccine. The province received an additional 246,700 doses of AstraZeneca vaccine in the weeks before April 11th, enough to provide the first dose of vaccine to all unvaccinated front-line workers. It is unclear whether the alternative, mRNA vaccines can be immediately made available to front-line workers. Methods We reviewed the latest available evidence and used compartmental modelling to 1) compare the expected number of deaths due to COVID-19 and VIPIT under the scenarios of immediately continuing vaccination of front-line workers with the AstraZeneca vaccine or delaying it in favour of mRNA vaccines from a societal perspective, and 2) compare the individual mortality risk of immediately receiving the AstraZeneca vaccine with waiting to receive an mRNA vaccine later from a personal perspective. Results We estimate that if British Columbia continues the front-line worker vaccination program with the AstraZeneca vaccine, we expect to see approximately 45,000 fewer cases of COVID-19, 800 fewer hospitalizations, 120 fewer COVID-related deaths, and 2,300 fewer cases of Long COVID from April 15th to October 1st, 2021, for an expected number of VIPIT-related deaths of 0.674 [95% CI 0.414-0.997]. In the same period and in areas of high transmission ( R 0 =1.30), the projected excess risk of mortality due to COVID-19 and VIPIT was significantly higher in the delayed vaccination with mRNA vaccines scenario (3.5 to 4.5 times higher risk) than that of immediate vaccination with the AstraZeneca vaccine for those between 30 and 69 years of age. In areas with lower levels of transmission ( R 0 =1.15), the projected excess risk of mortality was 1.8 to 3.4 times higher in the delayed vaccination with mRNA vaccines scenario for those between 30 and 69 years of age. For those under 30, immediate vaccination with the AstraZeneca vaccine posed a higher risk than delayed vaccination with an mRNA vaccine, regardless of the level of transmission in the community. Conclusions The benefits of continuing immunization of front-line workers with the AstraZeneca vaccine far outweigh the risk both at a societal level and at a personal risk level for those over 40, and those over 30 in high-risk areas.

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)0,012
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 Research→Travaux en français237 207→