双价脑膜炎球菌B群疫苗的安全性监测,疫苗不良事件报告系统,2014-2018

Safety Surveillance of Bivalent Meningococcal Group B Vaccine, Vaccine Adverse Event Reporting System, 2014-2018

作者信息Jonathan Duffy, Paige Marquez, Graça M Dores, Carmen Ng, John Su, Maria Cano, Silvia Perez-Vilar
PMID33324721
发布时间2020-10-27
DOI10.1093/ofid/ofaa516

实验完整度

中

研究基于VAERS被动监测数据分析,包含描述性统计和数据挖掘,但缺乏主动对照和因果验证,因此判定为中。

主要模型

VAERS报告数据集 接种MenB-FHbp的个体

重点核对

报告人数:2106 分发剂量数:3,018,899 年龄范围:0-81岁,中位数17岁 性别比例:55%女性 严重报告标准:住院、延长住院、危及生命、残疾、死亡、先天性异常或出生缺陷

摘要

背景:2014年10月,MenB-FHbp(Trumenba,辉瑞)成为美国首个获得许可的脑膜炎球菌B群疫苗。它被批准用于10-25岁的个体。我们的目标是评估MenB-FHbp上市后的安全性。方法:疫苗不良事件报告系统(VAERS)是一个全国性的被动疫苗安全监测系统。我们分析了从2014年10月获批之日起至2018年12月期间收到的美国VAERS报告中涉及MenB-FHbp的部分。我们描述了报告对象和不良事件(AE)的特征,并使用分发剂量数计算了报告率。我们使用经验贝叶斯数据挖掘来识别与所有其他疫苗相比,报告频率至少为预期两倍的AE。结果:VAERS收到2106份涉及MenB-FHbp的报告,相当于每百万分发剂量698份报告。疫苗接种者的中位年龄为17岁,55%为女性。37%的报告同时接种了MenB-FHbp和其他疫苗。大多数报告(57%)描述了在接种当天或第二天开始的AE。最常见的AE是发热(27%)、头痛(25%)和疼痛(16%)。有44份严重报告(占所有报告的2%),其中42份报告了住院。数据挖掘发现头痛、发热、寒战和肌痛的报告不成比例。结论:MenB-FHbp接种后最常见或不成比例报告的AE与临床试验中确定并写入美国包装说明书中的一致。我们没有发现任何新的安全问题。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
MenB-FHbp疫苗在美国上市后的安全性如何?
核心机制
文中未明确说明
主要证据
基于VAERS报告,最常见的AE为发热(27%)、头痛(25%)和疼痛(16%),严重报告占2%,未发现新的安全信号。
研究意义
研究结论为MenB-FHbp上市后安全性符合预期,未发现新的安全问题,建议继续监测以发现罕见AE。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

数据收集与描述

收集并描述MenB-FHbp相关VAERS报告的特征

分析2014-2018年美国VAERS报告中涉及MenB-FHbp的报告,描述接种者特征、疫苗和报告AE。

2

报告率计算

计算AE报告率以评估安全性

使用分发剂量数据计算VAERS报告率,包括所有报告和严重报告的发生率。

3

数据挖掘分析

识别不成比例报告的AE信号

使用经验贝叶斯数据挖掘,对比其他疫苗,识别MenB-FHbp中报告频率至少两倍的AE。

4

手动审查

验证和分类严重报告及特定关注事件

手动审查所有严重报告和关注事件(如过敏反应、晕厥、GBS等),确认事件并提取临床细节。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
SAS 9.4SAS Institute Inc.--
Oracle Empirica Signal系统Oracle--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
数据收集
VAERS报告纳入标准:美国报告、时间范围2014年10月29日至2018年12月31日
阅读提示:Methods - 'For this evaluation, we included US reports of MenB-FHbp that were received by VAERS from October 29, 2014 ... through December 31, 2018.'
报告率计算
剂量分布数据来源:制造商
阅读提示:Methods - 'We requested US dose distribution data from the manufacturer and calculated reporting rates by dividing the number of VAERS reports by the number of doses distributed.'
数据挖掘分析
年龄、性别、年份调整;控制年龄组、性别和接收年份;EBGM 90%置信区间下限≥2定义为不成比例报告
阅读提示:Methods - 'We conducted empirical Bayesian data mining analyses using Oracle's Empirica Signal System ... controlling for age group, sex, and year the report was received'
手动审查
严重报告标准:住院、延长住院、危及生命、残疾、死亡、先天性异常或出生缺陷;关注事件定义及分类标准
阅读提示:Methods - 'Reports are classified as serious if the patient outcome results in hospitalization ...'及'We classified AEs using Brighton Collaboration case definitions when available'