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Enregistrement W4415533725 · doi:10.1016/j.jogc.2025.103159

SARS-CoV-2 Vaccination and Disorders of Menstruation: A Population-Based Cohort Study

2025· article· en· W4415533725 sur OpenAlexafffundvenueabout
Maria P. Vélez, Jonas Shellenberger, Joel G. Ray

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversitySt. Michael's HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésVaccinationCohort studyReceiptDiagnosis codeCohortMenstruation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This population-based study evaluated the association between SARS-CoV-2 vaccination and disorders of menstruation among all women in Ontario aged 18-44 years. Study exposure was receipt of a first dose of any SARS-CoV-2 vaccine from December 2021 to December 2022, handled in a time-varying manner. The outcome was an incident diagnosis of a disorder of menstruation, defined as 2 medical encounters billed as International Classification of Diseases, Ninth Revision diagnosis code 626 up to December 2023. Included were 2 114 589 women, of whom 44.7% were vaccinated against SARS-CoV-2. Disorders of menstruation occurred at a rate of 15.9 per 1000 person-years among vaccinated women, in contrast to a rate of 26.4 per 1000 person-years among unvaccinated women (adjusted rate ratio 0.60; 95% CI 0.59-0.60), supporting a lack of association between SARS-CoV-2 vaccination and an increased risk of disorders of menstruation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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