Healthcare utilization among COVID-19 mRNA vaccine-associated myocarditis cases: a matched retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated all-cause healthcare utilization among those with vaccine-associated myocarditis, compared to vaccinees without postvaccination myocarditis. METHODS: We conducted a retrospective cohort study in individuals aged 12 and older who received COVID-19 mRNA vaccination in British Columbia. Exposure was defined as an ED visit or hospitalization for myocarditis within 21 days postvaccination. The primary outcome was healthcare utilization. Ratios of rate ratios (RRRs) for exposure-associated healthcare utilization were calculated using a difference-in-differences (DiD) analysis. RESULTS: In the postindex period, the exposed and unexposed groups showed substantial utilization rate difference (RD = 15.30 [95% CI, 14.47-16.13). A 51% overall increase in healthcare utilization was observed over 18 months among exposed individuals (RRR, 1.51 [95%CI, 1.08-2.11]). In the initial six months, healthcare utilization surpassed the 18-month estimate, exhibiting a 125% increase (RRR, 2.25 [95%CI, 1.43-3.52]), while the last 12 months showed no statistically significant change (RRR, 1.03 [95%CI, 0.72-1.47]). An additional 9.1 (95%CI, 8.53-9.71) visits per person were attributed to vaccine-associated myocarditis over 18 months (total excess = 938.26 healthcare visits). CONCLUSION: The initial surge in healthcare visits postexposure, mainly outpatient follow-ups, followed by a return to baseline rates, indicates a positive prognosis and supports the vaccine's safety profile.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».