A STUDY TO ASSESS THE DISTRIBUTION OF SUSPECTED ADVERSE EVENTS FOLLOWING IMMUNISATION REPORTED IN A METROPOLITAN CITY IN INDIA
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Adverse Events Following Immunization (AEFI) may be considered as major setback to our immunization efforts and can hinder the optimum utilization of the services provided. Around 14% of parents with a past history of facing a suspected AEFI in any of their children are hesitant to accept future immunizations. Our study aims to understand the distribution pattern of suspected AEFI cases during January 2017 and June 2018. Methods: We conducted a cross-sectional observational record-based study in a Metropolitan city in Maharashtra wherein all AEFI reporting forms namely Case Reporting Form (CRF), Preliminary Case Investigation Form (PCIF), and Final Case Investigation Form (FCIF) containing pertinent data on all AEFI cases that occurred from January 2017 to June 2018 were analyzed using Microsoft Excel 2013 and represented using tables and graphs. Results: The AEFI reporting rate was calculated as 5.8 per 100000 doses administered per year. The total number of AEFIs reported in the year 2017 and 2018 (up to June) were 71 and 58 respectively. 51.16% of the reported AEFIs were febrile seizures, 19.38 % were severe local reactions in the form of abscesses, and 9.3% were afebrile seizures. Twelve deaths were reported during the study period. Injectable Polio Vaccine (IPV) showed the highest rate of antigen-specific AEFI (13.2/100000 doses administered) while measles vaccine showed the lowest rate (2.7/100000 doses administered). Conclusion:Analyzing the distribution of suspected AEFI cases can aid in identifying causal links to known risk factors, inform the development of preventive measures, and enhance immunization coverage.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».