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Enregistrement W4205769977 · doi:10.1136/bmjopen-2021-051254

The Canadian National Vaccine Safety Network: surveillance of adverse events following immunisation among individuals immunised with the COVID-19 vaccine, a cohort study in Canada

2022· article· en· W4205769977 sur OpenAlexaffabout
Julie A. Bettinger, Manish Sadarangani, Gaston De Serres, Louis Valiquette, Otto G. Vanderkooi, James D. Kellner, Matthew Muller, Karina A. Top, Jennifer E. Isenor, Allison McGeer, Kimberly Marty

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreAlberta Children's HospitalUniversity of CalgarySinai Health SystemCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité LavalDalhousie UniversityUniversity of TorontoBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGlaxoSmithKlineSeqirusPfizer
Mots-clésMedicinePublic healthFamily medicineInstitutional review boardResearch ethicsAdverse effectCohortEnvironmental healthNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: COVID-19 vaccines require enhanced safety monitoring after emergency approval. The Canadian National Vaccine Safety Network monitors the safety of COVID-19 vaccines and provides enhanced monitoring for healthy, auto-immune, immunocompromised, pregnant and breastfeeding populations and allows for the detection of safety signals. METHODS AND ANALYSIS: Online participant reporting of health events in vaccinated and unvaccinated individuals 12 years of age and older is captured in three surveys: 1 week after dose 1, 1 week after dose 2 and 7 months after dose 1. Medically attended events are followed up by telephone. The number, percentage, rate per 10 000 and incident rate ratios with 95% CIs are calculated by health event, vaccine type, sex and in 10-year age groups. ETHICS AND DISSEMINATION: Each study site has Research Ethics Board approvals for the project (UBC Children's & Women's, CIUSSS de l'Estrie-CHUS, Health PEI, Conjoint Health Research Ethics Board, University of Calgary and Alberta Health Services, IWK Health, Unity Health Toronto and CHU de Québec-Université Laval Research Ethics Boards). Individuals are invited to participate in this active surveillance and electronic consent is given before proceeding to each survey. Weekly reports are shared with public health and posted on the study website. At least one peer-reviewed manuscript is produced.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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