Improved post-marketing safety surveillance of quadrivalent inactivated influenza vaccine in Mexico using a computerized, SMS-based follow-up system
Notice bibliographique
Résumé
Quadrivalent influenza vaccines (QIVs) are designed to prevent influenza disease caused by two influenza A viruses (H1N1 and H3N2) and both influenza B lineages. Risk-monitoring of QIVs to identify adverse events (AEs) is necessary as influenza vaccines are reformulated each year. We developed a new active surveillance system (Sistema de Control de Vacunación; SICOVA) to improve pharmacovigilance in Mexico. Participants (N = 2013) aged 0 − 96 years from nine sites across three influenza seasons (n = 1166 in 2015 − 2016; n = 633 in 2016 − 2017; and n = 214 in 2017 − 2018) agreed to receive text messages 1, 7, 28, and 42 days post-vaccination to know if they had experienced any AEs. The study was completed electronically by 1763 (87.6%) participants; manual follow-up was conducted for 250 participants whose reporting was incomplete. The overall AE rate was 9.09%. At least one AE was reported by 183 participants, of whom 131 (71.58%) did not require a medical visit and 52 (28.42%) needed medical attention, with none requiring hospitalization. Most AEs requiring medical attention occurred in children aged 0 − 5 years (n = 22, 42.31%) and adults aged 31 − 35 years (n = 5, 9.62%). These results are consistent with the established safety profile of Fluzone® Quadrivalent, and show that SICOVA can facilitate surveillance and increase AE reporting in Mexico.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».