MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224317465 · doi:10.1093/rheumatology/keac249

Baseline factors associated with self-reported disease flares following COVID-19 vaccination among adults with systemic rheumatic disease: results from the COVID-19 global rheumatology alliance vaccine survey

2022· article· en· W4224317465 sur OpenAlexaff
Lisa G. Rider, Christine G. Parks, Jesse Wilkerson, Adam Schiffenbauer, Richard K. Kwok, Payam Noroozi Farhadi, Sarvar Nazir, Rebecca Ritter, Emily Sirotich, Kevin Kennedy, Maggie Larché, Mitchell Levine, Sebastian E. Sattui, Jean W. Liew, Carly Harrison, Tarin T Moni, Aubrey K Miller, Michael Putman, Jonathan S. Hausmann, Julia F. Simard, Jeffrey A. Sparks, Frederick W. Miller, Akpabio Akpabio, D. Alpizar-Rodriguez, Françis Berenbaum, Inita Buliņa, Richard Conway, Aman Dev Singh, Eimear Duff, Karen Durrant, Tamer A. Gheita, Catherine Hill, Richard A. Howard, Bimba F. Hoyer, Evelyn Hsieh, Lina El Kibbi, Adam Kilian, Alfred H.J. Kim, David Liew, Chieh Lo, Bruce Miller, S. Mingolla, Michal Nudel, Candace A Palmerlee, Ambrish Singh, Namrata Singh, Manuel F. Ugarte‐Gil, John Wallace, Kristen Young, Suleman Bhana, Wendy Costello, Rebecca Grainger, Pedro Machado, Philip C. Robinson, Paul Sufka, Zachary S. Wallace, Jinoos Yazdany, Gary Foster, Lehana Thabane, Saskya Angevare, Richard Beesley, Eugenia Yupei Chock, Berk Değirmenci, Christele Felix, Shangyi Jin, Elsa F Mateus, Andrea Peirce, Esra Sarı, Robert Tseng, Leslie Wang, Erick Adrian Zamora

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of Environmental Health SciencesAmerican College of Rheumatology Research and Education FoundationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineVaccinationInternal medicineOdds ratioRheumatologyPolymyalgia rheumaticaRheumatoid arthritisArthritisDiseaseImmunologyGiant cell arteritisVasculitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the frequency of, and risk factors for, disease flare following COVID-19 vaccination in patients with systemic rheumatic disease (SRD). METHODS: An international study was conducted from 2 April to 16 August 2021, using an online survey of 5619 adults with SRD for adverse events following COVID-19 vaccination, including flares of disease requiring a change in treatment. We examined risk factors identified a priori based on published associations with SRD activity and SARS-CoV-2 severity, including demographics, SRD type, comorbidities, vaccine type, cessation of immunosuppressive medications around vaccination and history of reactions to non-COVID-19 vaccines, using multivariable logistic regression. RESULTS: Flares requiring a change in treatment following COVID-19 vaccination were reported by 4.9% of patients. Compared with rheumatoid arthritis, certain SRD, including systemic lupus erythematosus (OR 1.51, 95% CI 1.03, 2.20), psoriatic arthritis (OR 1.95, 95% CI 1.20, 3.18) and polymyalgia rheumatica (OR 1.94, 95% CI 1.08, 2.48) were associated with higher odds of flare, while idiopathic inflammatory myopathies were associated with lower odds for flare (OR 0.54, 95% CI 0.31-0.96). The Oxford-AstraZeneca vaccine was associated with higher odds of flare relative to the Pfizer-BioNTech vaccine (OR 1.44, 95% CI 1.07, 1.95), as were a prior reaction to a non-COVID-19 vaccine (OR 2.50, 95% CI 1.76, 3.54) and female sex (OR 2.71, 95% CI 1.55, 4.72). CONCLUSION: SRD flares requiring changes in treatment following COVID-19 vaccination were uncommon in this large international study. Several potential risk factors, as well as differences by disease type, warrant further examination in prospective cohorts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations71
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLara D. VeekenMême sujetRheumatoid Arthritis Research and TherapiesTravaux en français237 207