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Enregistrement W4392197950 · doi:10.1080/20523211.2024.2308617

Self-reported side effects of COVID-19 vaccines among the public

2024· article· en· W4392197950 sur OpenAlexaff
Mahmathi Karuppannan, Long Chiau Ming, Mohd Shahezwan Abd Wahab, Zakiah Mohd Noordin, Shermaine Yee, Andi Hermansyah

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PharmacyMedicineVirologyPublic healthPandemicFamily medicineInternal medicineOutbreakPathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The safety, side effects and efficacy profile of COVID-19 vaccines remain subjects of ongoing concern among the public in Malaysia. The aim of this study was to determine the types of adverse effects following immunisation with COVID-19 vaccines and the differences based on various types of COVID-19 vaccines to raise public awareness and reduce vaccine hesitancy among the public.Methods A total of 901 Malaysian adults (≥18 years) who received various COVID-19 vaccines were selected to participate in our cross-sectional study through an online survey between December 2021 and January 2022.Results A total of 814 (90.3%) of the participants reported ≥1 side effect following COVID-19 immunisation. Of these, the predominant symptoms were swelling at the injection site (n = 752, 83.5%), headache (n = 638, 70.8%), pain or soreness at the injection site (n = 628, 69.7%), fatigue or tiredness (n = 544, 60.4%), muscle weakness (n = 529, 58.7%) and diarrhea (n = 451, 50.1%). Recipients of the Pfizer-BioNTech (Comirnaty ®) vaccine reported the highest number of adverse effects (n = 355, 43.6%), followed by mixed COVID-19 vaccines (n = 254, 31.2%), the Oxford-AstraZeneca (ChAdOx1-®[recombinant]) vaccine (n = 113, 13.9%) and the Sinovac (CoronaVac®) vaccine (n = 90, 11.1%). The study showed that individuals who reported significantly more side effects were of elderly age, female gender and high educational level [P value < 0.05]. Mixed COVID-19 vaccine recipients also reported significantly more local and systemic symptoms after the first dose and third dose when compared with other single vaccine recipients.Conclusion This study demonstrated the types of self-reported adverse effects following immunisation with single and mixed COVID-19 vaccines. These findings may provide the side effects of different COVID-19 vaccines with the hope of educating the public on the safety profiles of these vaccines and reducing vaccine hesitancy among the public.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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