The Frequency and Patterns of Post-COVID-19 Vaccination Syndrome Reveal Initially Mild and Potentially Immunocytopenic Signs in Primarily Young Saudi Women
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is the most promising approach for ending or containing the SARS-CoV2 pandemic. However, serious post-COVID vaccine reactions including immunocytopenia (ITP) syndrome has been increasingly reported. Several factors cause increased risks including multiple doses, age-dependent heterogeneity in immune-responses, platelet cross-reactions with microbial components, and Long-COVID syndrome. Thus, in the absence of a widely available specific therapeutics, vigilance is important while more studies are imperative. Using a structured questionnaire sent to different regions in Saudi Arabia, we conducted a comprehensive investigation on the frequency, rates, disease patterns, and patient demographics of post-COVID-19 side effects on febrile patients after three major vaccines. Results indicated the majority administered Pfizer BioNtech vaccine (81%, n=809); followed by AstraZeneca (16%, n=155); and Moderna (3%, n=34). In overall 998 participants, 74% (n=737) had no serious symptoms; however, 26.2% (n=261) revealed typical syndrome. In a focused group of 722, shortness of breath (20%), bruises or bleeding (18%), inattention (18%), GIT symptoms (17.6%), skin irritation (8.6%), and anosmia and ageusia (8%) were the most prominent. The onset time was mostly in 1-3 days in 49% (n=128), followed by 4-7 days in 21.8% (n=57), 8-14 days in 16.5% (n=43), and more than a month in 12.6% (n=33). The onsets occurred mostly after the first, second, or both doses 9%, 10%, and 7%, respectively. The frequency of symptoms was significantly higher among after Moderna ® vaccine (P-value = 0.00006) and it was significantly lower in participants who received Pfizer (P-value 0.00231). We did not find significant difference in symptoms related to differences in regions. Similarly, the region, age, gender, education, and nationality had no influence in the dose and onset timings. The findings of this study have significant clinical implications in disease management strategies, preventive measures, and vaccine development. Future vertical studies would reveal more insights into the mechanisms of post-COVID vaccine syndrome.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».