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Enregistrement W4394766231 · doi:10.3917/spub.236.0149

[sans titre]

2024· article· en· W4394766231 sur OpenAlexaff
Ruth Sawadogo, Joël Ouoba, Dieudonné Ilboudo, Edmond Tchoumbi, Sougrimani Lankoandé-Haro, Souleymane Fofana, Issiaka Sombié, Sékou Samadoulougou, Fati Kirakoya‐Samadoulougou

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacovigilanceAdverse effectCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunizationPediatricsInternal medicineInfectious disease (medical specialty)ImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid deployment of COVID-19 vaccines to a large proportion of the population requires a focus on safety. However, few studies have assessed the safety of COVID-19 vaccines in Africa. In Burkina Faso, this issue has not yet been addressed. The objective of this study was to contribute to the description of the characteristics of adverse events following immunization (AEFIs) related to COVID-19 vaccines in Burkina Faso. This was a cross-sectional descriptive retrospective study of spontaneous reports of COVID-19 vaccine-related AEFIs recorded in VigiBase® between June 2021 and November 2022 in Burkina Faso. Individual case safety reports (ICSRs) were extracted from VigiBase® using the Anatomical Therapeutic Chemical level 2 (ATC2) code. The proportion of ICSRs according to the reporter's qualification, the reporting rate, the time taken to submit and record ICSRs, and the completeness score were calculated. A total of 973 ICSRs concerned COVID-19 vaccines and represented 32.6% of all 2,988 reports in VigiBase®. Overall, 82.0% of the reporters were nurses/midwives, 7.8% were physicians, 6.7% were pharmacists, and 3.4% were patients. The median time between the onset of AEFIs and the submission of the report to the Pharmacovigilance Center was 180 days (IQR: 136; 281). The median registration time was 188 days (IQR: 149; 286). The mean ICSR completeness score was 0.8 (standard deviation = 0.1). The overall AEFI reporting rate was 27.8 per 100,000 vaccine doses. The AEFI reporting rates for the ChAdOx1-nCoV-19, JNJ 78436735, Elasomeran, Tozinameran, and HB02 vaccines were 454.2, 17.4, 11.0, 10.2, and 0.4 per 100,000 vaccine doses, respectively. The majority of AEFIs were systemic in nature (90.1%). Headache (21.2%), fever (19.4%), and myalgia (11.0%) were the most frequently reported AEFIs. Eighteen cases (1.8%) of serious AEFIs (9 hospitalizations, 4 life threatening, 3 temporary disabilities, and 2 others unspecified) were reported. The majority of AEFIs reported were systemic in nature and mild. However, there have been reports of serious AEFIs. The overall AEFI reporting rate was low. There is a need to strengthen the monitoring of these vaccines to better organize strategies to optimize the adherence of the population of Burkina Faso.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,031

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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