Safety and Adverse Effects Related to COVID-19 Viral Vector Vaccines: A Systematic Review.
Notice bibliographique
Résumé
Background: There have been safety concerns regarding the COVID-19 vaccines because of their unprecedented speed of development. Therefore, systematic reviews are necessary to address these concerns and reduce public hesitancy regarding COVID-19 vaccines. This study aims to systematically review the reported adverse events related to viral vector COVID-19 vaccines. Materials and Methods: , 2021. This study adheres to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) checklist. The records underwent two-step title/abstract and full-text screenings, and the eligible records were included in the data extraction process. We used the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for the Bias Assessment of included articles. Results: The adenovirus vector-based COVID-19 vaccines, including the Janssen COVID-19 vaccine, the AstraZeneca COVID-19 vaccine, and the Sputnik V vaccine were included in this review. Among these vaccines, the AstraZeneca has presented enormous side effects with most being systemic and a few sporadic cases of life-threatening events such as thrombosis and capillary leak syndrome and even death in a few cases. Prominent systemic side effects of the adenovirus vaccines include fever, fatigue, malaise, arthralgia, myalgia, sweating, and dizziness. Erythema, swelling, tenderness, itching, and numbness at the injection site are the most common local reactions. Conclusion: It appeared that the frequency of serious adverse events is negligible, and vaccination to prevent severe COVID-19 and mortality has greater benefits than adverse events in the general population.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 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 | 0,002 | 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 ».