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Enregistrement W4200093360 · doi:10.1136/bmjopen-2021-052019

Background incidence rates of hospitalisations and emergency department visits for thromboembolic and coagulation disorders in Ontario, Canada for COVID-19 vaccine safety assessment: a population-based retrospective observational study

2021· article· en· W4200093360 sur OpenAlexafffundabout
Sharifa Nasreen, Andrew Calzavara, Maria E. Sundaram, Shannon E. MacDonald, Christiaan H. Righolt, Menaka Pai, Thalia S. Field, Lily Zhou, Sarah E. Wilson, Jeffrey C. Kwong

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeparin-Induced Thrombocytopenia and Thrombosis
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Immunization Research NetworkUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CarePublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicinePulmonary embolismDeep veinStroke (engine)ThrombosisVenous thrombosisPopulationEmergency departmentIncidence (geometry)Retrospective cohort studyIntracerebral hemorrhageInternal medicinePediatricsEmergency medicineSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 hospitalisations and emergency department visits were searched to identify cases using International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision, Canada diagnostic codes. PARTICIPANTS: All Ontario residents. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Incidence rates of ischaemic stroke, intracerebral haemorrhage, subarachnoid haemorrhage, deep vein thrombosis, pulmonary embolism, idiopathic thrombocytopaenia, disseminated intravascular coagulation and cerebral venous thrombosis during five prepandemic years (2015-2019) and 2020. RESULTS: The average annual population was 14 million with 51% female. The mean annual rates per 100 000 population during 2015-2019 were 127.1 (95% CI 126.2 to 127.9) for ischaemic stroke, 22.0 (95% CI 21.6 to 22.3) for intracerebral haemorrhage, 9.4 (95% CI 9.2 to 9.7) for subarachnoid haemorrhage, 86.8 (95% CI 86.1 to 87.5) for deep vein thrombosis, 63.7 (95% CI 63.1 to 64.3) for pulmonary embolism, 6.1 (95% CI 5.9 to 6.3) for idiopathic thrombocytopaenia, 1.6 (95% CI 1.5 to 1.7) for disseminated intravascular coagulation, and 1.5 (95% CI 1.4 to 1.6) for cerebral venous thrombosis. Rates were lower in 2020 than during the prepandemic years for ischaemic stroke, deep vein thrombosis and idiopathic thrombocytopaenia. 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 ischaemic stroke and intracerebral haemorrhage. Rates increased with age for most of these conditions, but idiopathic thrombocytopaenia demonstrated a bimodal distribution with incidence peaks at 0-19 years and ≥60 years. CONCLUSIONS: Our estimated background rates help contextualise observed events of these potential adverse events of special interest and to detect potential safety signals related to COVID-19 vaccines.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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