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Enregistrement W4307331285 · doi:10.1101/2022.10.26.22281537

Bell’s Palsy Following SARS-CoV-2 Vaccines: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4307331285 sur OpenAlexaboutno aff
Ali Rafati, Yeganeh Pasebani, Melika Jameie, Yuchen Yang, Mana Jameie, Saba Ilkhani, Mobina Amanollahi, Delaram Sakhaei, Mehran Rahimlou, Amir Kheradmand

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Nerve Paralysis Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCochrane LibraryRandomized controlled trialPopulationPlaceboVaccinationMEDLINEAdverse effectSystematic reviewIncidence (geometry)PediatricsInternal medicineAlternative medicineVirologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objective Bell’s palsy (BP) has been considered as a serious adverse event following the SARS-CoV-2 vaccination. Many studies have reported BP following vaccination, although neither a causative relationship nor a prevalence of the condition higher than the general population has been established. The outcomes of interest were to compare BP incidence among (a) SARS-CoV-2 vaccine recipients, (b) nonrecipients in the placebo or unvaccinated cohorts, (c) different types of SARS-CoV-2 vaccines, and (d) SARS-CoV-2 infected vs. SARS-CoV-2 vaccinated individuals. Methods We performed a systematic search through MEDLINE (via PubMed), Web of Science, Scopus, Cochrane library, and Google Scholar from the inception to August 15, 2022. We included articles reporting individuals receiving any SARS-CoV-2 vaccine in whom BP had occurred. Studies reporting facial paralysis due to etiologies other than BP were excluded. Random- and fixed-effects meta-analyses using the Mantel-Haenszel method were conducted for the quantitative synthesis. Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to assess the quality. The study was conducted in line with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guideline, and the protocol was registered with PROSPERO (CRD42022313299). Analyses were carried out using the R, version 4.2.1 (R package ‘meta’ version 5.2-0). Results Fifty studies were included, of which 17 entered the quantitative synthesis. First, pooling four phase-3 randomized controlled trials (RCT) indicated BP occurrence was significantly higher in SARS-CoV-2 vaccines (77, 525 doses) compared to placebo (66, 682 doses) (OR = 3.00, 95% CI = 1.10 - 8.18, I 2 = 0%). Second, pooling nine observational studies of mRNA SARS-CoV-2 vaccine doses (13, 518,026) and matched unvaccinated individuals (13, 510,701) revealed no significant increase in the odds of BP in the vaccinated group compared to the unvaccinated group (OR: 0.70 (95% CI 0.42-1.16), I 2 =94%). The third meta-analysis suggested that post-vaccination BP among first dose Pfizer/BioNTech recipients (22,760,698) did not significantly differ from that in first dose Oxford/AstraZeneca recipients (22,978,880) (OR = 0.97, 95% CI = 0.82 - 1.15, I 2 = 0%). According to the fourth meta-analysis, BP was significantly more commonly reported after SARS-CoV-2 infection (2,641,398) than after SARS-CoV-2 vaccinations (36,988,718) (RR = 4.03, 95% CI = 1.78 - 9.12, I 2 = 96%). Conclusion Our meta-analysis suggests a higher incidence of BP among vaccinated vs. placebo groups. BP occurrence did not significantly differ between Pfizer/BioNTech and Oxford/AstraZeneca vaccines. SARS-CoV-2 infection posed a significantly greater risk for BP than SARS-CoV-2 vaccines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,035
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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