Risk of Corneal Transplant Rejection Following COVID-19 Vaccination: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has initiated an unparalleled global vaccination campaign, raising concerns about the vaccine's effects on various health conditions, including the risk of corneal transplant rejection. This systematic review aimed to identify the relationship between COVID-19 vaccination and rejection of corneal transplant, filling a significant gap in the existing medical literature. A literature search was performed across multiple databases up to February 12, 2024, to identify studies evaluating the risk of corneal transplant rejection post-COVID-19 vaccination. Eligible studies were original research that reported outcomes of corneal graft rejection following vaccination. Nested Knowledge web software facilitated screening and data extraction. The Newcastle–Ottawa Scale was employed for quality assessment. A meta-analysis was conducted to calculate the aggregated relative risk (RR) utilizing R software version 4.3. Six studies were included in the qualitative synthesis, with four meeting the criteria for meta-analysis. These studies varied in geographic location, surgical techniques, and types of vaccines used. The pooled RR for corneal transplant rejection following COVID-19 vaccination was 0.816 (95% CI 0.178–1.453), indicating no significant risk of rejection. No statistical heterogeneity was observed among the studies ( I 2 = 0%). This review and meta-analysis found no significant evidence that COVID-19 vaccination increases the risk of corneal graft rejection. However, the current evidence is insufficient to conclusively determine the vaccine's safety for corneal transplant recipients. These findings underscore the need for additional research to confirm these preliminary results and investigate the long-term effects of COVID-19 vaccination on corneal transplants, aiming to provide evidence-based guidance to healthcare providers and patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».