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Enregistrement W4386529567 · doi:10.4103/joco.joco_111_23

Reply to Letter to Editor: Unilateral Acute Central Serous Chorioretinopathy with Inactivated Coronavirus Disease 2019 Vaccination – A Case Report and Review of Literature

2023· letter· en· W4386529567 sur OpenAlexaff
Mojtaba Abrishami, Seyedeh Maryam Hosseini, Nasser Shoeibi, Hamid Reza Heidarzadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Current Ophthalmology · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationSerous fluidDiseaseConfoundingCausality (physics)Incidence (geometry)PediatricsIntensive care medicineImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, We thank the authors for their comments regarding our article entitled “Unilateral acute central serous chorioretinopathy with inactivated coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccination: A case report and review of literature”.1 We presented a case report of a 39-year-old man who developed central serous chorioretinopathy (CSC) 2 days after receiving the Sinopharm vaccine, and we acknowledge that the relationship between COVID-19 vaccination and ocular side effects is worth studying. While we considered the probability of coincidence due to the patient’s age and gender, we agree that the influence of confounding variables and the pathopharmacological relationship between the vaccine and the clinical problem can be challenging to determine without sufficient clinical data on vaccine recipients’ physiological and immunological status before vaccination. However, we found no modifiable risk factors in the patient’s history for developing CSC. We believe that a longitudinal case–control study on a large number of participants is necessary to establish the true link between vaccination and these reported side effects. However, due to ethical concerns about vaccinating individuals against infectious diseases like COVID-19, which have proven benefits in decreasing the incidence and severity of infection,2 such studies may be challenging to conduct. Nevertheless, it is crucial to collect and report such cases to determine causality over coincidence. In addition, ophthalmologists must pay attention to relevant points in patient history when approaching similar cases. Clues that help to prove causality include time series, biological validity, dose-response relation, and findings concurrence. The autoimmune nature of all reported cases of presumed COVID-19 vaccine side effects is another factor that may help understand the causality. Furthermore, CSC has been reported after vaccination for influenza, yellow fever, anthrax, and smallpox; however, the causality has not been established in a proper manner.3–5 Thank you for your valuable comments on this important issue. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0130,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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