Cerebral venous sinus thrombosis due to vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia in middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adenovirus-based COVID-19 vaccines are extensively used in low- and middle-income countries (LMICs). Remarkably, cases of cerebral venous sinus thrombosis due to vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (CVST-VITT) have rarely been reported from LMICs. Aims: We studied the frequency, manifestations, treatment, and outcomes of CVST-VITT in LMICs. Methods: We report data from an international registry on CVST after COVID-19 vaccination. VITT was classified according to the Pavord criteria. We compared CVST-VITT cases from LMICs to cases from high-income countries (HICs). Results: Until August 2022, 228 CVST cases were reported, of which 63 were from LMICs (all middle-income countries [MICs]: Brazil, China, India, Iran, Mexico, Pakistan, Turkey). Of these 63, 32 (51%) met the VITT criteria, compared to 103 of 165 (62%) from HICs. Only 5 of the 32 (16%) CVST-VITT cases from MICs had definite VITT, mostly because anti-platelet factor 4 antibodies were often not tested. The median age was 26 (interquartile range [IQR] 20–37) versus 47 (IQR 32–58) years, and the proportion of women was 25 of 32 (78%) versus 77 of 103 (75%) in MICs versus HICs, respectively. Patients from MICs were diagnosed later than patients from HICs (1/32 [3%] vs. 65/103 [63%] diagnosed before May 2021). Clinical manifestations, including intracranial hemorrhage, were largely similar as was intravenous immunoglobulin use. In-hospital mortality was lower in MICs (7/31 [23%, 95% confidence interval (CI) 11–40]) than in HICs (44/102 [43%, 95% CI 34–53], p = 0.039). Conclusions: The number of CVST-VITT cases reported from LMICs was small despite the widespread use of adenoviral vaccines. Clinical manifestations and treatment of CVST-VITT cases were largely similar in MICs and HICs, while mortality was lower in patients from MICs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».