Utilizing group-based models to identify adverse event patterns after an intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background: Standard adverse event (AE) monitoring only records whether events occur after the intervention, and not whether these events vary over time. Objective: To test whether there were statistically distinct time-varying trajectories of AE (e.g., "side effects") after an intervention and identify characteristics of individuals associated with these patterns. Design: Group-based trajectory models applied to an observational study of individuals who received one or two doses of a mRNA COVID-19 vaccine (i.e., the intervention). Participants: 50,484 healthcare personnel who received their vaccinations within the Mass General Brigham (MGB) healthcare system. Interventions: Vaccination. Main measures: Allergic and non-allergic AE for 1-3 days after each of two COVID-19 vaccinations. Key results: Trajectories models identified distinct groups with different trajectories after intervention: two groups after the first vaccination and five groups after the second vaccination. These groups differed by demographics, age, prior prescription for epinephrine auto-injectors, prior COVID-19 history, time-of-day of vaccination, and vaccine manufacturer. Conclusion: Several different time-based trajectories after the intervention (e.g., first two COVID-19 vaccinations) were noted; individuals in these groups varied by demographic and clinical criteria. These time-based methods may be able to identify groups at higher risk of future adverse reactions, provide a basis for future studies of the physiology underlying these risk differentials, and improve counseling surrounding interventions associated with AEs. We suggest that trajectory-based methods be added to post-intervention surveillance.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».