Current situation of vaccine injury compensation program and a future perspective in light of COVID-19 and emerging viral diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaccines have had a great impact on disease prevention and mortality reduction. Very rarely, vaccines also can result in serious adverse effects. In consideration of this fact, vaccine injury compensation programs have been implemented in many countries to compensate a vaccinee for associated adverse effects. The existing vaccine injury compensation system addresses routine immunization schemes. However, there are rising concerns about the compensation for adverse effects caused by new vaccines such as those developed for coronavirus disease 2019 (COVID-19). The objective of this article is to review the existing vaccine injury compensation programs in different countries. The review also highlights the necessity to include all upcoming new vaccines for COVID-19 and other emerging viral diseases in the compensation schemes. Methods : Published articles relating to vaccine compensation injury programs, vaccines, injuries, disabilities, illnesses, and deaths resulting from vaccination were searched in data bases. Through a careful review of the abstracts, 25 relevant articles were selected for analysis. Results : We identified 27 countries on four continents with vaccine injury compensation schemes: 17 countries in Europe, 7 countries in Asia, the United States, a Canadian Province and New Zealand. No programs were identified in Africa and in South America. Program design, funding, and eligibility for compensation vary vastly between countries. We identified 17 countries operating well-established vaccine injury compensation programs. However, minimal information is available on numerous other countries. Conclusion : We have identified 27 countries operating vaccine injury compensation programs. In Canada, Quebec is the only province with a scheme; however, discussions are ongoing in Canada for nationwide implementation in light of COVID 19. Study limitations include limited scientific material, which hindered our research. Additional data concerning payout for each type of injury and the number of claimants related to a specific vaccine injury worldwide could provide a more comprehensive analysis.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».