The Safety Profile of COVID-19 Vaccines: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing COVID-19 pandemic inflicted a considerable burden on health systems and individuals world-wide. Thus, scientists intended to propose beneficial treatments and vaccines to fight against this virus.However, vaccination remained the only effective way to reduce death and hospitalization due to COVID-19infection. To date, about five proposed COVID-19 vaccines have been approved as WHO emergency uselistings (EUL). Yet, their safety profile needs the following actions to be revealed: (1) more follow-up registrysystems and (2) global clinical trials in various countries in a period that they are experiencing a peak.By searching keywords 'COVID-19' and 'vaccination' in PubMed and Scopus databases, we aimed to sum-marize the current evidence in the literature regarding the safety profile (i.e., local and systemic adverseevents) of ten COVID-19 vaccines: (1) Pfizer/BioNTech, (2) Moderna, (3) Sputnik V, (4) Bharat, (5) CanSi-no, (6) Sinovac, (7) AstraZeneca, (8) Johnson & Johnson, (9) Novavax, and (10) Sinopharm. Moreover, wedemonstrated the data on the safety of heterologous schedules of these vaccines alongside further consider-ations in people with comorbidities and particular circumstances.Most of the COVID-19 vaccine adverse effects possess a mild-to-moderate, self-limiting nature. However,special circumstances such as severe hyper-sensitivity necessitate the use of an alternate COVID-19 vaccine.Vaccination is the only way to exit the global pandemic, and its benefits outweigh its adverse effects. Mean-while, people should be aware of the signs of the probable rare, severe reactions to the vaccine.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».