Surveillance nationale de l'innocuité des vaccins par le Système canadien de surveillance des effets secondaires suivant l'immunisation (SCSESSI), 2018–2019
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le Système canadien de surveillance des effets secondaires suivant l'immunisation (SCSESSI) est un système intégré de surveillance de l'innocuité des vaccins qui comprend une surveillance passive et active des vaccins administrés au Canada.Ce travail présente un résumé des événements indésirables associés à la vaccination (EIAV) à l'échelle nationale pour 2018 et 2019.Méthodes : Les données extraites du SCSESSI comprenaient toutes les déclarations de manifestations cliniques inhabituelles (MCI) à la suite d'une immunisation reçues par l'Agence de la santé publique du Canada avant le 30 avril 2022, pour les vaccins commercialisés au Canada et administrés entre le 1 er janvier 2018 et le 31 décembre 2019.Des statistiques descriptives ont été réalisées sur les déclarations de MCI à la suite d'une immunisation par type de programme de surveillance (i.e., actif ou passif), les MCI à la suite d'une immunisation, les données démographiques, l'utilisation des soins de santé, les résultats, la gravité des effets indésirables et le type de vaccin.Résultats : Entre 2018 et 2019, 5 875 déclarations de MCI à la suite d'une immunisation ont été reçues de partout au Canada.Le taux annuel moyen de déclaration de MCI à la suite d'une immunisation était de 10,9/100 000 doses distribuées au Canada pour les vaccins administrés en 2018-2019 et s'est avéré inversement proportionnel à l'âge.La majorité des déclarations (91 %) étaient des événements sans gravité, impliquant des réactions au site de vaccination, des éruptions cutanées et des manifestations allergiques.Dans l'ensemble, il y a eu 511 déclarations d'événements indésirables graves (EIG) au cours de la période 2018-2019.Parmi les rapports d'événements indésirables graves, les MCI primaires à la suite d'une immunisation les plus fréquents étaient l'anaphylaxie, suivie des crises d'épilepsie.Aucun problème inattendu lié à l'innocuité des vaccins n'a été relevé, pas plus qu'une augmentation de la fréquence ou de la gravité des effets indésirables.Conclusion : La surveillance continue par le Canada de l'innocuité des vaccins commercialisés au cours de l'année 2018-2019 n'a pas mis en évidence d'augmentation de la fréquence ou de la gravité des MCI primaires, des MCI précédemment inconnus ou de domaines nécessitant une enquête ou une recherche plus approfondie.
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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".