The risk of anaphylaxis behind authorized COVID-19 vaccines: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A serious allergic reaction that may occur in response to medical products is anaphylaxis, which potentially can lead to anaphylactic shock. In the light of recent COVID-19 pandemic, much public attention had been paid to the severe allergic reactions occurring after COVID-19 vaccination. Therefore, in our study we would like to investigate the risk of authorized COVID-19 vaccines to induce anaphylactic reaction, anaphylactoid reaction, anaphylactic shock and anaphylactoid shock. Methods We searched databases, such as PubMed, Web of Science and Embase and found eight articles about the incidence of anaphylactic and anaphylactoid reactions. Also, we used data from four databases from Canada, the U.S., the European Union and the United Kingdom. To calculate effect sizes, we used random effects model with inverse variance method. The risk ratio with 95% confidence interval were used for dichotomous outcomes. Statistical analysis was prepared in R. Results were considered statistically significant at p < 0.05. Results The most cases of anaphylactic reaction, anaphylactoid reaction, anaphylactic shock and anaphylactoid shock were reported in female aged 18–85 years after BNT162b2 vaccine according to data from the EU. Analyzed COVID-19 vaccines can cause the anaphylaxis/anaphylactic reaction with risk of 106.99 (95% CI [39.95; 286.57], p < 0.0001, I 2 = 59%), whereas the anaphylactoid reaction, anaphylactic and anaphylactoid shocks with risk of 113.3 (95% CI [28.11; 456.53], p < 0.0001), 344.2 (95% CI [85.77; 1381.39], p < 0.0001), 14.9, 95% CI [1.96; 112.79], p = 0.009), respectively. Conclusions Our meta-analysis shows that the risk of anaphylactic reaction, anaphylactoid reaction, anaphylactic shock and anaphylactoid shock do not occur only after mRNA COVID-19 vaccines. Therefore, vaccination centers should be prepared to render assistance in the event of a reaction in all cases.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».