Cardiovascular and Hematologic Complications of COVID-19 Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is a prothrombotic and cardiac-damaging disease. There are 4 vaccines against COVID-19 currently approved in North America, including the mRNA vaccines by Pfizer and Moderna, and the adenovirus vector vaccines by Johnson and Johnson and AstraZeneca. These vaccines have been proven effective in reducing morbidity and preventing mortality in patients who were exposed to COVID-19 infection, but the vaccines have also been associated with complications. Vaccine-induced thrombotic thrombocytopenia (VITT) has a similar pathogenesis to heparin-induced thrombocytopenia, with an inappropriate immune response leading to platelet activation, consumption of platelets, and thrombosis. It appears to be more common with the adenovirus vector vaccines. Secondary immune thrombocytopenic purpura has been reported with all COVID-19 vaccines and is distinct from VITT because there is no sign of platelet activation or thrombotic events. Myocarditis and pericarditis are often reported in young males following mRNA vaccines and is often associated with a full recovery. The long-term effects of VITT, secondary immune thrombocytopenic purpura, myocarditis, and pericarditis secondary to COVID-19 vaccines have yet to be elucidated. Continued surveillance for these complications after vaccination is crucial for accurate diagnosis and effective management. Patients should consult their physicians regarding repeated vaccine doses after experiencing an adverse effect.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».