Post-Vaccination Syndrome: A Descriptive Analysis of Reported Symptoms and Patient Experiences After Covid-19 Immunization
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A chronic post-vaccination syndrome (PVS) after covid-19 vaccination has been reported but has yet to be well characterized. Methods: We included 241 individuals aged 18 and older who self-reported PVS after covid-19 vaccination and who joined the online Yale Listen to Immune, Symptom and Treatment Experiences Now (LISTEN) Study from May 2022 to July 2023. We summarized their demographics, health status, symptoms, treatments tried, and overall experience. Results: The median age of participants was 46 years (interquartile range [IQR]: 38 to 56), with 192 (80%) identifying as female, 209 (87%) as non-Hispanic White, and 211 (88%) from the United States. Among these participants with PVS, 127 (55%) had received the BNT162b2 [Pfizer-BioNTech] vaccine, and 86 (37%) received the mRNA-1273 [Moderna] vaccine. The median time from the day of index vaccination to symptom onset was three days (IQR: 1 day to 8 days). The time from vaccination to symptom survey completion was 595 days (IQR: 417 to 661 days). The median Euro-QoL visual analogue scale score was 50 (IQR: 39 to 70). The five most common symptoms were exercise intolerance (71%), excessive fatigue (69%), numbness (63%), brain fog (63%), and neuropathy (63%). In the week before survey completion, participants reported feeling unease (93%), fearfulness (82%), and overwhelmed by worries (81%), as well as feelings of helplessness (80%), anxiety (76%), depression (76%), hopelessness (72%), and worthlessness (49%) at least once. Participants reported a median of 20 (IQR: 13 to 30) interventions to treat their condition. Conclusions: In this study, individuals who reported PVS after covid-19 vaccination had low health status, high symptom burden, and high psychosocial stress despite trying many treatments. There is a need for continued investigation to understand and treat this condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».