COVID-19 Vaccination as a Trigger of IgA Vasculitis: A Global Pharmacovigilance Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: IgA vasculitis (IgAV) can occur after vaccination. We aimed to assess a potential safety signal on the association between coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines and IgAV. METHODS: Cases of IgAV involving COVID-19 vaccines were retrieved in VigiBase. Disproportionate reporting was assessed using the Bayesian information component (IC) with all other drugs and vaccines as control groups. RESULTS: Three hundred thirty patients with de novo IgAV from 24 countries were included, mostly from the United States (193/330, 58%). Fifty percent (163/328) were female and median age was 32 years (IQR 15-59), of which 33% (84/254) were young (1-17 yrs). Median time to onset of IgAV was 7 days (IQR 2-16; n = 256) and 85% (280/330) of patients were vaccinated with mRNA vaccines. Seriousness was reported in 188/324 (58%) cases. Sixty-five percent (95/147) recovered and 1% (2/147) died. A positive rechallenge was reported for 3 of 4 patients (75%). A total of 996 cases of IgAV were identified with other vaccines. There was a small significant increase in IgAV reporting with COVID-19 vaccines compared with all other drugs (IC 0.22, 95% credible interval [CrI] 0.04 to 0.35). No disproportionality signal was found between COVID-19 vaccines and other vaccines (IC -1.42, 95% CrI -1.60 to -1.28). There was no significant difference between mRNA vaccines and viral vector COVID-19 vaccines. Men and children had a significant overreporting of IgAV compared with women and adults, respectively. CONCLUSION: This study provides reassuring results regarding the safety of COVID-19 vaccines in the occurrence of IgAV compared to other vaccines.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».