Effect of COVID-19 vaccination on the menstrual cycle
Notice bibliographique
Résumé
Numerous anecdotal accounts and qualitative research studies have reported on post-vaccination menstrual irregularities in women of reproductive age. However, none have quantified the impact. This is the first systematic review and meta-analysis to quantify and characterize the menstrual irregularities associated with vaccination for women of reproductive age. A search on July 20, 2022, retrieved articles published between December 1, 2019, and July 1, 2022, from MEDLINE, Embase, and Web of Science. The included articles were studies with full texts written in English that reported on menstrual irregularities for vaccinated vs. unvaccinated women of reproductive age. The quality of the studies was evaluated using the Study Quality Assessment Tool for Observation Cohort and Cross-Sectional Studies. Four observational studies were included. Review Manager was used to generating a forest plot with odds ratios (ORs) at the 95% confidence interval (CI), finding statistically significant associations between vaccination and menstrual irregularities for 25,054 women of reproductive age (OR = 1.91, CI: 1.76–2.07) with a significant overall effect of the mean (Z = 16.01, p < 0.0001). The studies were heterogeneous with significant dispersion of values (χ2 = 195.10 at df = 3, p < 0.00001, I2 = 98%). The findings of this systematic review and meta-analysis are limited by the availability of quantitative data. The results have implications for treating women of reproductive age with menstrual irregularities and informing them about the potential side effects of vaccinations.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».