Endocrine disorders following SARS-CoV-2 vaccination: a comprehensive systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To synthesize and analyze the current available evidence on the development of new-onset endocrine disorders associated with coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccination. Materials and Methods: We performed a systematic review of literature by searching PubMed, Scopus, Embase and Web of Science. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were applied, the Joanna Briggs Institute tool and New Castle-Ottawa score were used to assess the risk of bias and quality. SPSS 25.0 software was used for statistical analysis. Results: A total of 245 patients were reported from the selected studies. The most frequently reported endocrine disorders associated with COVID-19 vaccination were thyroid conditions (70.6%), primarily subacute thyroiditis (69.9%) and Graves' disease (28.9%). Cases of type 1 diabetes mellitus (10.2%), adrenal disorders (9.8%), and pituitary disorders (9.4%) were also identified. Most cases occurred in women (64%) and following the first vaccine dose (50.6%). Messenger ribonucleic acid-based vaccines primarily Pfizer-BioNTech and Moderna were the most reported (56.7%). Additionally, studies on fertility found no significant adverse effects on ovarian reserve or semen quality. Clinical outcomes were favorable in most cases (82%), with no significant mortality reported. Conclusion: Overall, although cases of endocrine disorders following COVID-19 vaccination have been reported, a causal relationship has not been definitively established. The benefits of vaccination significantly outweigh the potential risks of endocrinological complications at both the individual and population levels. Nevertheless, clinicians should remain alert to the possibility of endocrine manifestations following vaccination. Trial Registration: PROSPERO identifier: CRD42024512710.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».