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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».