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Enregistrement W4395467396 · doi:10.1101/2024.04.19.24306090

Safety of RSV Vaccine among Pregnant Individuals: A Real-World Pharmacovigilance Study Using Vaccine Adverse Event Reporting System

2024· preprint· en· W4395467396 sur OpenAlexaff
Abdallah Alami, Santiago Perez‐Lloret, Donald R. Mattison

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensOttawa Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacovigilanceAdverse effectVaccine safetyMedicineAdverse Event Reporting SystemVirologyPharmacologyImmunizationImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives To describe the post-marketing safety of RSVPreF among pregnant individuals. Design This case series study analyzed adverse event (AE) reports submitted to the U.S. Food and Drug Administration’s Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) database following RSVPreF immunization from September 1, 2023, to February 23, 2024. Setting VAERS, as a national spontaneous vaccine safety surveillance system, provides insights into the safety profile of the RSVPreF vaccine in a real-world setting. Participants Surveillance data included all AE reports submitted to VAERS for pregnant individuals following vaccination. Exposure Receipt of RSVPreF vaccine among pregnant individuals in the U.S. Primary and secondary outcome measures Descriptive statistics assessed all AE reports with RSVPreF, including frequency, gestational age at vaccination, time to AE onset, and serious report proportions. The Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN) was utilized, estimating the information component (IC) to identify disproportionate reporting of RSVPreF–event pairs. Results VAERS received 77 reports pertained to RSVPreF vaccination in pregnant individuals, with 42 (54.55%) classified as serious. The most reported non-pregnancy-specific AEs were headache, injection site erythema, and injection site pain. Preterm birth was the most frequently reported pregnancy-specific AE, followed by preterm premature rupture of membranes, cesarean section, cervical dilatation, and hemorrhage during pregnancy. The median time from immunization to reported preterm birth was 3 days, with two-thirds of cases within a week. Disproportionality analysis indicated a significant signal for various AEs, particularly highlighting preterm birth with an IC of 2.18 (95%CI, 1.54-2.63), suggesting that reports of preterm birth associated with RSVPreF vaccination occurred more frequently than statistically expected. Conclusions While reported AEs were generally consistent with the safety profile observed in prelicensure studies, this study highlights ongoing concern about preterm birth among pregnant individuals following RSVPreF vaccination. Comprehensive longitudinal follow-up, including prospective pregnancy registries and infant follow-up studies is urgently required.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2024
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