Reactogenicity Differences between COVID-19 Vaccines: A Pro-spective Observational Study in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Participants in studies investigating COVID-19 vaccines commonly report reactogenicity events, and concerns about side effects may lead to reluctance to receive updated COVID-19 vaccinations. A real-world, post hoc analysis, observational 2019nCoV-406 study, was conducted to examine reactogenicity within the first 2 days after vaccination with either a protein-based vaccine (NVX-CoV2373) or an mRNA vaccine (BNT162b2 or mRNA-1273) in individuals who previously completed a primary series. Propensity score adjustments were conducted to address potential confounding. The analysis included 1130 participants who received a post–primary series dose of NVX-CoV2373 (n = 303) or an mRNA vaccine (n = 827) during the study period. Within the first 2 days after vaccination, solicited systemic reactogenicity events (adjusted) were reported in 60.5% of participants who received NVX-CoV2373 compared with 84.3% of participants who received an mRNA vaccine; moreover, 33.9% and 61.4%, respectively, reported ≥3 systemic reactogenicity symptoms. The adjusted mean (95% CI) number of systemic symptoms was 1.8 (1.6–2.0) and 3.2 (3.0–3.4), respectively. Local reactogenicity events (adjusted) were reported in 73.4% and 91.7% of participants who received NVX-CoV2373 and mRNA vaccines, respectively; the adjusted mean (95% CI) number of local symptoms was 1.5 (1.33–1.61) and 2.4 (2.31–2.52), respectively. These results support the use of adjuvanted, protein-based NVX-CoV2373 as an immunization option with low reactogenicity.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».