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-CoV-2 pandemic. However, serious post-COVID-19 vaccine reactions, including immunocytopenia (ITP) syndrome, have 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 widely available specific therapeutics, vigilance is important while more studies are needed. 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 vaccine side effects on febrile patients after administration three major vaccines. Results indicated that the majority of respondents administered Pfizer BioNtech vaccine (81%, n = 809); followed by AstraZeneca (16%, n = 155); and Moderna (3%, n = 34). Overall 998 participants, 74% (n = 737) showed no serious symptoms; however, 26.2% (n = 261) revealed typical syndromes. In a focused group of 722 participants, the following rates were identified: 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 among those who showed typical symptoms. The onset time was mostly between 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% of participants, respectively. The frequency of symptoms was significantly higher 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, sex, education, and nationality had no influence on 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-19 vaccine syndrome.
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 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 ».