Monitoring signals for vaccine safety: the assessment of individual adverse event reports by an expert advisory committee
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring vaccine safety is a complex and shared responsibility. It can be carried out in many ways, one of which is the reporting of individual cases of adverse reactions thought to be due to vaccination. The task is difficult because ascribing causality to an individual case report is fraught with challenges. A standardized evaluation instrument - known as the causality assessment form - was therefore developed for use by an expert advisory committee to facilitate the process. By following the several sections in this form, the members of the committee are taken through series of points to establish causality. These points include the basic criteria for causation such as biological plausibility, the time elapsed between the vaccine administration and the onset of the adverse event, and whether other factors (drugs, chemicals or underlying disease) could account for the adverse symptoms. The form concludes with consensus assessment of causality, a commentary about the assessment, and advice for further study or follow-up. This method of assessing the more serious cases of adverse reaction reported to vaccination has proven useful in evaluating ongoing safety of vaccines in Canada. Through analyses such as this, new signals can be identified and investigated further.
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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 | 0,343 | 0,498 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».