Analisi predittiva della sicurezza dei vaccini e degli eventi avversi nelle principali malattie autoimmuni

Questo studio valuta gli eventi avversi post-vaccinazione analizzando un ampio set di dati di pazienti con malattie autoimmuni, con l’obiettivo di sensibilizzare l’opinione pubblica sui potenziali rischi osservati in questo gruppo di pazienti. Sono stati progettati modelli di classificazione predittiva basati sull’apprendimento automatico, identificando i principali fattori predittivi per prevedere eventi avversi gravi. Gli eventi avversi segnalati nella prima settimana e dopo la sesta settimana di somministrazione del vaccino sono di un ordine di grandezza superiori rispetto a quelli segnalati in altri intervalli di tempo per tutte le malattie.

Abstract

Questo studio valuta gli eventi avversi post-vaccinazione analizzando un ampio set di dati di pazienti con gravi malattie autoimmuni, tra cui tiroidite di Hashimoto n=26.330; artrite reumatoide n=9.251; psoriasi n=5.589; lupus eritematoso sistemico n=4.208; malattia infiammatoria intestinale n=5.831; diabete di tipo 1 n=2.235; vasculite n=466; sindrome di Guillain-Barré n=185; porpora trombocitopenica immune n=623; spondilite anchilosante n=926; sindrome di Sjögren n=269; artrite psoriasica n=2.355; polimiosite n=169; dermatomiosite n=130. Il nostro obiettivo non è quello di confutare l’importanza dei vaccini, ma di sensibilizzare l’opinione pubblica sui potenziali rischi osservati nei pazienti affetti da malattie autoimmuni analizzando i dati dei CDC (Centers for Disease Control and Prevention).

L’analisi della distribuzione per sesso degli eventi avversi da vaccino evidenzia una costante predominanza femminile nella maggior parte delle patologie autoimmuni. Abbiamo progettato modelli di classificazione predittiva basati sull’apprendimento automatico, identificando i principali fattori predittivi per prevedere eventi avversi gravi (ospedalizzazione o decesso) a seguito della vaccinazione, sulla base di fattori clinici e demografici, tra cui età, sesso, tipo di vaccino, serie di dosi e via di somministrazione. I nostri modelli hanno identificato profili di rischio distinti per eventi gravi in ​​tutte le patologie. I valori di AUC di esempio variavano da 0,90 per dermatomiosite e sindrome di Guillain-Barré a 0,98 per artrite psoriasica, con un’accuratezza del 96% osservata per la spondilite anchilosante. Vasculite e sindrome di Sjögren hanno mostrato punteggi di precisione massimi, mentre la polimiosite ha mostrato un picco di recall (97%).

Inoltre, gli eventi avversi segnalati nella prima settimana e dopo la sesta settimana di somministrazione del vaccino sono di un ordine di grandezza superiori rispetto agli incidenti segnalati in altri intervalli di tempo per tutte le malattie. La comprensione di queste differenze può fornire informazioni su strategie vaccinali più sicure. Riconosciamo il ruolo essenziale dei vaccini per la salute pubblica e sottolineiamo l’importanza di un attento monitoraggio post-vaccinazione nelle popolazioni autoimmuni.

Parole chiave: Spondilite anchilosante; Infiammazione dei vasi sanguigni; Morbo di Crohn; Dermatomiosite; Diabete mellito di tipo 1 (T1D); GBS (sindrome di Guillain-Barré); Tiroidite di Hashimoto (tiroidite di Hashimoto); Ipotiroidismo; IBD (malattia infiammatoria intestinale); PTI (porpora trombocitopenica immune); Diabete mellito insulino-dipendente (IDDM); Diabete giovanile; Polimiosite; Psoriasi; Artrite psoriasica; AR (artrite reumatoide); LES (Lupus Eritematoso Sistemico); Sindrome di Sjögren; Diabete di tipo 1; Vasculite.

Dichiarazione di conflitto di interessi

Dichiarazione di conflitti di interesse: gli autori dichiarano di non avere conflitti di interesse finanziari o relazioni personali che potrebbero aver influenzato il lavoro riportato in questo articolo.

Autoimmun Rev. 2025 Sep 24;24(10):103857. doi: 10.1016/j.autrev.2025.103857. Exploring vaccine safety and adverse events in major autoimmune diseases. Shabnam Sodagari, Nassim Sodagari

Il lavoro completo in lingua inglese

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156899722500117X?via%3Dihub

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