Complicaciones neurológicas post-vacuna COVID.
Bibliographic record
Abstract
Las complicaciones neurológicas post-vacuna SARS-CoV-2 son infrecuentes. No obstante, debido a la pandemia del SARS-CoV-2, se ha realizado una vacunación masiva mundial, por lo que hemos visto un mayor reporte de efectos adversos neurológicas post vacunales. Presentamos 4 casos, que tras recibir la vacuna SARS-CoV-2 presentaron 4 patologías neurológicas distintas en el Hospital Comarcal de Vinaroz durante el año 2021. Se observa una relación entre la vacunación y el inicio de los síntomas neurológicos. Tres pacientes presentaron manifestaciones clínicas en relación con la vacuna BNT162b2. La primera paciente tras la administración de la primera dosis de la vacuna BNT162b2 presento diplopía y ptosis palpebral, cuadro compatible con Miastenia gravis ocular. El segundo paciente tuvo un cuadro de polineuropatía motora axonal sensitiva aguda tras la tercera dosis. La tercera paciente, que tras la tercera dosis de BNT162b2 presentó encefalopatía letárgica. La cuarta paciente presenta un cuadro compatible meningitis aséptica después de la vacunación AZD1222 y mRNA-1273 Debido a la campaña de vacunación masiva a nivel mundial están surgiendo informes de complicaciones neurológicas relacionadas accidentalmente o vinculadas causalmente. Estas son muy variadas, podrían estar en relación con mecanismos inmunológicos y/o tóxicos. Los médicos debemos estar atentos a estos posibles efectos adversos y descartar otras causas. Se deben realizar estudios que nos permitan poder esclarecer los mecanismos patológicos en relación con las complicaciones post vacunales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".