Reported Adverse Events Following SARS-CoV-2 Vaccinations in the Canadian Province of Alberta and Associated Risk Factors: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Coronavirus-19 (COVID-19) vaccines represent a significant milestone in the fight against coronavirus disease. Ongoing post-marketing surveillance and research are crucial for ensuring vaccine safety and effectiveness, aiding public health planning. Methods: Our retrospective cohort study included Albertans five years and older and vaccinated with at least one dose of an approved COVID-19 vaccine between 14 December 2020 and 30 April 2022. This epidemiological study aimed to determine the incidence of reported adverse events following immunization (AEFI) in Alberta and identify associated risk factors. Results: The study included 3,527,106 vaccinated Albertans who met the study inclusion criteria. A total of 2541 individuals (72.0 per 100,000) reported an AEFI, with 2759 adverse events, most of which occurred following the first dose of vaccine and within the first week post-vaccination. Of these, 70.4% were female, and the highest incidence was in the 35–54 age group. Given that mRNA vaccines were predominantly administered across Canada, we report AEFI rates (per 100,000 doses) for the mRNA vaccine brands at 27.7 for Pfizer and 40.7 for Moderna. Allergic events were the most frequently reported AEFI, followed by adenopathy. Logistic regression analysis indicated that sex (with females at higher risk), presence of comorbidities, days to symptom onset, vaccine type (mRNA vs. mixed doses), and the number of doses were significant factors associated with an AEFI event. Conclusions: Our study provides valuable information to guide policies surrounding COVID-19 vaccination. While the risk of serious adverse events was low in the population-based sample, further research is warranted to identify and investigate other possible risk factors that are still unknown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».