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Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,031 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».