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Enregistrement W3193883735 · doi:10.1101/2021.08.12.21261955

Cardiac Inflammation after COVID-19 mRNA Vaccines: A Global Pharmacovigilance Analysis

2021· preprint· en· W3193883735 sur OpenAlexafffund
Laurent Chouchana, Alice Blet, Mohammad Al‐Khalaf, Tahir S Kafil, Girish M. Nair, James A. Robblee, Milou‐Daniel Drici, Marie‐Blanche Valnet‐Rabier, Joëlle Micallef, Francesco Salvo, Jean‐Marc Tréluyer, Peter P. Liu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesGenome CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of OttawaWorld Health Organization
Mots-clésPharmacovigilanceMedicineMyocarditisVaccinationPericarditisConfidence intervalOdds ratioInternal medicineAdverse effectQT intervalHeart failureObservational studyAdverse Event Reporting SystemPediatricsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background To counter the COVID-19 pandemic, mRNA vaccines, namely tozinameran and elasomeran, have been authorized in several countries. These next generation vaccines have shown high efficacy against COVID-19 and demonstrated a favorable safety profile. As widespread vaccinations efforts are taking place, incidents of myocarditis and pericarditis cases following vaccination have been reported. This safety signal has been recently confirmed by the European Medicine Agency and the U.S. Food and Drug Administration. This study aimed to investigate and analyze this safety signal using a dual pharmacovigilance database analysis. Methods This is as an observational study of reports of inflammatory heart reactions associated with mRNA COVID-19 vaccines reported in the World Health Organization’s global individual case safety report database (up to June 30 th 2021), and in the U.S. Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS, up to May 21 st 2021). Cases were described, and disproportionality analyses using reporting odds-ratios (ROR) and their 95% confidence interval (95%CI) were performed to assess relative risk of reporting according to patient sex and age. Results At a global scale, the inflammatory heart reactions most frequently reported were myocarditis (1241, 55%) and pericarditis (851, 37%), the majority requiring hospitalization (n=796 (64%)). Overall, patients were young (median age 33 [21-54] years). The main age group was 18-29 years old (704, 31%), and mostly males (1555, 68%). Pericarditis onset was delayed compared to myocarditis with a median time to onset of 8 [3-21] vs. 3 [2-6] days, respectively (p=0.001). Regarding myocarditis, an important disproportionate reporting in males (ROR, 9.4 [8.3-10.6]) as well as in adolescents (ROR, 22.3 [19.2-25.9]) and 18-29 years old (ROR, 6.6 [5.9-7.5]) compared to older patients were observed. Conclusions The inflammatory heart reactions, namely myocarditis and pericarditis, have been reported world-wide shortly following COVID-19 mRNA vaccination. An important disproportionate reporting among adolescents and young adults, particularly in males, was observed especially for myocarditis. Guidelines must take this specific risk into account and to optimize vaccination protocols according to sex and age. While the substantial benefits of COVID-19 vaccination still prevail over risks, clinicians and the public should be aware of these reactions and seek appropriate medical attention.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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