A Mobile App Leveraging Citizenship Engagement to Perform Anonymized Longitudinal Studies in the Context of COVID-19 Adverse Drug Reaction Monitoring: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past few years, studies have increasingly focused on the development of mobile apps as complementary tools to existing traditional pharmacovigilance surveillance systems for improving and facilitating adverse drug reaction (ADR) reporting. OBJECTIVE: In this research, we evaluated the potentiality of a new mobile app (vaxEffect@UniMiB) to perform longitudinal studies, while preserving the anonymity of the respondents. We applied the app to monitor the ADRs during the COVID-19 vaccination campaign in a sample of the Italian population. METHODS: We administered vaxEffect@UniMiB to a convenience sample of academic subjects vaccinated at the Milano-Bicocca University hub for COVID-19 during the Italian national vaccination campaign. vaxEffect@UniMiB was developed for both Android and iOS devices. The mobile app asks users to send their medical history and, upon every vaccine administration, their vaccination data and the ADRs that occurred within 7 days postvaccination, making it possible to follow the ADR dynamics for each respondent. The app sends data over the web to an application server. The server, along with receiving all user data, saves the data in a SQL database server and reminds patients to submit vaccine and ADR data by push notifications sent to the mobile app through Firebase Cloud Messaging (FCM). On initial startup of the app, a unique user identifier (UUID) was generated for each respondent, so its anonymity was completely ensured, while enabling longitudinal studies. RESULTS: A total of 3712 people were vaccinated during the first vaccination wave. A total of 2733 (73.6%) respondents between the ages of 19 and 80 years, coming from the University of Milano-Bicocca (UniMiB) and the Politecnico of Milan (PoliMi), participated in the survey. Overall, we collected information about vaccination and ADRs to the first vaccine dose for 2226 subjects (60.0% of the first dose vaccinated), to the second dose for 1610 subjects (43.4% of the second dose vaccinated), and, in a nonsponsored fashion, to the third dose for 169 individuals (4.6%). CONCLUSIONS: vaxEffect@UniMiB was revealed to be the first attempt in performing longitudinal studies to monitor the same subject over time in terms of the reported ADRs after each vaccine administration, while guaranteeing complete anonymity of the subject. A series of aspects contributed to the positive involvement from people in using this app to report their ADRs to vaccination: ease of use, availability from multiple platforms, anonymity of all survey participants and protection of the submitted data, and the health care workers' support.
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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».