Self-reported side effects of COVID-19 vaccines among the public
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».