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Enregistrement W4375853498 · doi:10.1101/2023.05.06.23289604

Association of Seizure with COVID-19 Vaccines in Persons with Epilepsy: A Systematic Review and Meta-analysis

2023· review· en· W4375853498 sur OpenAlexaboutno aff
Ali Rafati, Melika Jameie, Mobina Amanollahi, Mana Jameie, Yeganeh Pasebani, Delaram Sakhaei, Saba Ilkhani, Sina Rashedi, Mohammad Yazdan Pasebani, Mohammadreza Azadi, Mehran Rahimlou, Churl‐Su Kwon

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineVaccinationEpilepsyImmunizationIncidence (geometry)Internal medicineVirologyImmunologyPsychiatryAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Seizure following immunization, especially in persons with epilepsy (PwE), has long been a concern, and seizure aggravation followed by Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) vaccines is a serious issue for PwE. The immunization rate in PwE has been lower compared to same-age controls due to vaccine hesitancy and concerns about seizure control. Herein, we systematically reviewed the seizure activity-related events in PwE following COVID-19 vaccination. Methods Four search engines were searched from inception until January 31, 2023, and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses was followed. Random- and fixed-effect models using the logit transformation method were used for meta-analysis. The quality of the studies was evaluated by the Newcastle-Ottawa scale. Outcomes of interest included (a) pooled proportion of increased seizure frequency and (b) pooled incidence proportion of status epilepticus (SE) in PwE receiving COVID-19 vaccines. Results Of the 2207 studies identified, 18 met eligibility criteria, of which 16 entered the meta-analysis. The pooled proportion of increased seizure frequency (16 studies-4197 PwE) was 5% (95CI: 3%-6%, I 2 =57%), further subcategorized into viral vector (3%, 95CI: 2%-7%, I 2 =0%), mRNA (5%, 95CI: 4%-7%, I 2 =48%), and inactivated (4%, 95CI: 2%-8%, I 2 =77%) vaccines. The pooled incidence proportion of SE (15 studies-2480 PwE) was 0.08% (95CI: 0.02%-0.32%, I 2 =0%), further subcategorized into the viral vector (0.00%, 95CI: 0.00%-1.00%, I 2 =0%), mRNA (0.09%, 95CI: 0.01%-0.62%, I 2 =0%), and inactivated (0.00%, 95CI: 0.00%-1.00%, I 2 =0%) vaccines. No significant difference was observed between mRNA and viral vector vaccines (5 studies, 1122 vs. 198 PwE, respectively) regarding increased seizure frequency (OR: 1.10, 95CI: 0.49-2.50, p-value=0.81, I 2 =0%). Significance The meta-analysis proposed a 5% increased seizure frequency following COVID-19 vaccination in PwE, with no difference between mRNA and viral vector vaccines. Furthermore, we found a 0.08% incidence proportion for SE. While this safety evidence is noteworthy, this cost should be weighed against vaccination benefits.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,040
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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