Adverse Events Following COVID-19 Immunization Reported Through Hotlines, February-August 2021, Bangladesh: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background For COVID-19 vaccine safety, the vaccination program of Bangladesh started facility-based passive surveillance to address adverse events following immunization (AEFIs) with COVID-19 vaccination. The Institute of Epidemiology, Disease Control and Research (IEDCR), Bangladesh, has been using emergency hotlines for outbreak reporting since 2008. During the COVID-19 pandemic, these hotlines are being used for pandemic-related information and reporting. Thus, COVID-19 vaccinees also use these hotlines to report AEFIs. Objective We analyzed the documented AEFIs records of the IEDCR to characterize the vaccinees who reported AEFIs through IEDCR hotlines. Methods We performed a descriptive analysis of COVID-19 vaccinees who reported AEFIs through IEDCR hotlines from February to August 2021. We defined AEFIs as untoward medical occurrences that follow immunization and that do not necessarily have a causal relationship with the usage of the vaccines. We analyzed the vaccinees who reported AEFIs through IEDCR hotlines by age, gender, occupation, the severity of AEFIs, and the time intervals of reporting. Results Of 819 vaccinees who reported AEFIs through IEDCR hotlines, 555 (67.8%) were male and their median age was 41 years (IQR 32-51 years). Of them, 494 (89%) reported AEFIs following the first dose of vaccination. Among females, 186 (70.5%) of 264 were housewives. Among males, 249 (44.9%) of 555 were service holders, 90 (16.2%) were businessmen, and 46 (8.3%) were students. About 638 (77.9%) of 819 vaccinees were from urban vaccination centers. Mild AEFIs, such as fever (508/819, 62%), injection-site pain (336/819, 41%), and headache (205/819, 25%), were reported through IEDCR hotlines. Although 534 (65.2%) of 819 vaccinees who reported AEFIs through IEDCR hotlines developed symptoms within 24 hours of vaccination, only 196 (23.9%) of 819 vaccinees reported them within 24 hours. Conclusions Middle-aged, male, and urban vaccinees who developed mild AEFIs commonly reported AEFIs through IEDCR hotlines. We recommended that AEFI data generated from different reporting systems, including hotline numbers, be incorporated together for an efficient COVID-19 vaccine safety surveillance system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».