Best of intent, worst of both worlds: why sequentially combining epidemiological designs does not improve signal detection in vaccine safety surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Vaccine safety surveillance commonly includes a serial testing approach with a sensitive method for “signal generation” and specific method for “signal validation.” Whether serially combining epidemiological designs improves both sensitivity and specificity is unknown. Methods We assessed the overall performance of serial testing using three administrative claims and one electronic health record database. We compared Type I and II errors before and after empirical calibration for historical comparator, SCCS, and the serial combination of those designs against six vaccine exposure groups with 93 negative control and 279 imputed positive control outcomes. Results Historical comparator mostly had lower Type II error than SCCS. SCCS had lower Type I error than the historical comparator. Before empirical calibration, serial combination increased specificity and decreased sensitivity. Type II errors mostly exceeded 50%. After empirical calibration, Type I errors returned to nominal; sensitivity was lowest when the methods were combined. Conclusion We recommend against the serial approach in vaccine safety surveillance. While serial combination produced fewer false positive signals compared to the most specific method, it generated more false negative signals compared to the most sensitive method. Using the noisy historical comparator in front of SCCS deteriorated overall performance in evaluating safety signals. Key Messages Using the serial approach in vaccine safety surveillance did not improve overall performance: specificity increased but sensitivity decreased. Without empirical calibration, Type II errors exceeded 50%; after empirical calibration, Type I error rates returned to nominal with negligible change to Type II error rates. While prior research has suggested high sensitivity of the historical comparator method in distinguishing true safety signals, there were cases when self-controlled case series was more sensitive. Vaccine safety surveillance is becoming increasingly important, so monitoring systems should closely consider the utility and sequence of epidemiological designs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,320 | 0,549 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».