Bias, Precision and Timeliness of Historical (Background) Rate Comparison Methods for Vaccine Safety Monitoring: An Empirical Multi-Database Analysis

• Hauptverfasser: Xintong Li (Verfasst von), Lana YH Lai (Verfasst von), Anna Ostropolets (Verfasst von), Faaizah Arshad (Verfasst von), Eng Hooi Tan (Verfasst von), Paula Casajust (Verfasst von), Thamir M. Alshammari (Verfasst von), Talita Duarte-Salles (Verfasst von), Evan P. Minty (Verfasst von), Carlos Areia (Verfasst von), Nicole Pratt (Verfasst von), Patrick B. Ryan (Verfasst von), George Hripcsak (Verfasst von), Marc A. Suchard (Verfasst von), Martijn J. Schuemie (Verfasst von), Daniel Prieto-Alhambra (Verfasst von)
• Format: Buch
• Veröffentlicht: Frontiers Media S.A., 2021-11-01T00:00:00Z.
• Schlagworte: article
• Online-Zugang: Connect to this object online.

Using real-world data and past vaccination data, we conducted a large-scale experiment to quantify bias, precision and timeliness of different study designs to estimate historical background (expected) compared to post-vaccination (observed) rates of safety events for several vaccines. We used negat...