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Enregistrement W4200354340 · doi:10.7759/cureus.20460

Incomplete Subacute Transverse Myelitis Following Vaccination With Pfizer-BioNTech COVID-19 mRNA Vaccine: A Case Report

2021· article· en· W4200354340 sur OpenAlexaff
Jarrah Al-Abkal, Alexander D. Rebchuk, Daniel Lyndon, Nikkie Randhawa

Notice bibliographique

RevueCureus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensVancouver General HospitalCanadian Association of Nurses in OncologyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransverse myelitisVaccinationMyelitisPleocytosisAdverse effectPediatricsImmunologySpinal cordInternal medicineMultiple sclerosisMeningitisPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, rapid development, clinical testing, and regulatory approval of vaccines occurred. The tozinameran COVID-19 vaccine is the first mRNA vaccine approved for use in humans. Transverse myelitis is a rare inflammatory disorder of the spinal cord that is associated with traditional vaccinations. There are rare case reports describing an association between mRNA vaccines and transverse myelitis. Herein, we describe a case of transverse myelitis following mRNA vaccination. A healthy 26-year-old woman developed saddle anesthesia, numbness, and allodynia in the S1-S4 distribution within three days of receiving the first dose of tozinameran COVID-19 vaccine. She had decreased sensation to pinprick, temperature, and light touch in S1-S4 distribution and a positive Rhomberg test. An MRI brain and spine demonstrated a short segment T2 hyperintense and diffusely enhancing lesion at T5. Cerebrospinal fluid studies demonstrated pleocytosis and elevated IgG index. A five-day course of IV methylprednisolone resulted in minimal improvements in her symptoms. Stage III clinical trials may be underpowered to detect more rare adverse effects such as transverse myelitis. Therefore, it is imperative to have ongoing surveillance and reporting of adverse events associated with COVID-19 vaccines to ensure transparency with regard to potential risks to patients obtaining the vaccine and algorithms in place for detection and urgent treatment if required. Nonetheless, the safety and efficacy of vaccination against COVID-19 are well established and greatly outweigh any potential risks associated with the vaccine. Given the individual, societal, and global health benefits of vaccination we strongly advocate for ongoing vaccinations against COVID-19.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeÉtude de cas
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'admission1
Résumé présentoui

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