Incidence and Association of Uveitis with COVID-19 Vaccination: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the wake of the COVID-19 pandemic, vaccines have been pivotal in curbing disease spread and severity. However, concerns over post-vaccination adverse events, including uveitis, an inflammatory ocular condition, have been noted. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the incidence and association of uveitis following COVID-19 vaccination. METHODS: A literature search was performed across several databases on October 21, 2023. Human studies examining the incidence of uveitis post-COVID-19 vaccination were included. The Newcastle-Ottawa Scale was used for quality appraisal of the included studies. Meta-analysis was performed to assess the overall incidence of uveitis and the relative risk of developing the condition post-vaccination. All statistical analyses were performed using R software version 4.3. RESULTS: = 0.12) from four studies. The evidence quality was rated very low due to the limited number of studies and imprecision. CONCLUSION: This analysis indicates a low incidence of uveitis following COVID-19 vaccination and no significant association with the vaccine. The findings are constrained by the small number of studies and low certainty of evidence, underscoring the need for further research. Comprehensive and longitudinal studies are necessary to confirm these findings and reinforce public confidence in COVID-19 vaccination programs.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».