Erythema Multiforme and Epidermal Necrolysis following COVID-19 Vaccines: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of COVID-19 pandemic has raised urgent vaccine development to prevent viral transmission. Cutaneous adverse events such as erythema multiforme (EM), Stevens-Johnson syndrome (SJS), and toxic epidermal necrolysis (TEN) have been observed following COVID-19 vaccination. In this systematic review, we aimed to investigate the clinical features and outcomes of EM/SJS/TEN following COVID-19 vaccination. A comprehensive literature search was conducted in PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane databases up to July 3, 2022. We included studies reporting patients who developed EM, SJS, or TEN following COVID-19 vaccination. A total of 47 studies involving 90 patients with EM and 16 patients with SJS/TEN were reviewed and outlined. EM predominantly occurred after the messenger ribonucleic acid vaccines (70.4%), mostly after the first (47.5%) and second doses (42.4%), with delayed onsets ranging from 1 day to 30 days. SJS/TEN were observed following either the first (55.6%)- or second-dose (33.3%) vaccination, with onset times ranging from 6 hours to 14 weeks. Three EM cases and 1 SJS case showed recurrence upon reexposure to the same vaccines. No mortality was reported. Most patients exhibited improvement or resolution after treatment, with resolution times ranging from 6 days to 8 weeks. In conclusion, EM and epidermal necrolysis, including SJS and TEN, have emerged as potential cutaneous adverse events following COVID-19 vaccine administration. Further research is warranted to elucidate the pathogenesis and casual relationship between COVID-19 vaccines and EM/SJS/TEN.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».