Autoimmune neurological adverse event following immunization (AEFI), comparison between pharmacovigilance databases (EudraVigilance, VAERS): general analysis and sex differences

Background Autoimmune neurological adverse events following immunisation (AEFI) are rare but clinically significant conditions that may raise safety concerns and contribute to vaccine hesitancy. Comparative evaluations across pharmacovigilance systems remain limited. This study aimed to analyse reporting patterns of autoimmune neurological AEFI in two major spontaneous reporting databases, the EU EudraVigilance (EV) and the US Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS), with particular attention to sex- and age-related differences and vaccine-specific disproportionality. Methods A retrospective analysis of Individual Case Safety Reports (ICSRs) recorded between 2003 and 2024 was conducted using publicly available EV and VAERS data. Cases were identified through MedDRA terms mapped within the High-Level Term “Nervous system autoimmune disorders” (NSAD). Selected central nervous system disorders (ADEM, AE, MS, TM, NMO) and peripheral nervous system disorders (GBS, CIDP, DP, NeA) were analysed. Descriptive statistics, crude Reporting Odds Ratios (RORs), sex- and age-stratified analyses, sensitivity analyses using alternative reference groups, and multivariable logistic regression models to estimate adjusted RORs (aRORs) were performed. Results Overall reporting patterns were broadly consistent between EV and VAERS. Central nervous system autoimmune disorders, particularly multiple sclerosis, showed a predominance of female reports, whereas peripheral disorders such as Guillain–Barré syndrome displayed a male-predominant distribution, broadly consistent with background epidemiological patterns described in the general population. Using the NSAD subset as primary reference, statistically significant disproportionality associations were identified for selected vaccine–event pairs in both databases. Sensitivity analyses using alternative comparators yielded higher ROR magnitudes but similar directional patterns. Multivariable adjustment attenuated several crude associations, indicating the influence of demographic and reporting-related factors. In some instances, adjustment strengthened associations, suggesting negative confounding in crude estimates. Conclusions Autoimmune neurological AEFI reporting patterns were largely concordant across two independent pharmacovigilance systems and were broadly consistent with known background epidemiology. Multivariable modelling improved interpretability by accounting for demographic structure and reporting characteristics. Harmonised cross-database analyses may support more robust pharmacovigilance evaluation and improved contextualisation of rare neurological events.

Introduzione Gli eventi avversi neurologici autoimmuni successivi alla vaccinazione (AEFI) sono condizioni rare ma clinicamente rilevanti che possono generare preoccupazioni in termini di sicurezza e contribuire all’esitazione vaccinale. Le valutazioni comparative tra diversi sistemi di farmacovigilanza sono ancora limitate. Il presente studio ha analizzato i pattern di segnalazione degli AEFI neurologici autoimmuni in due principali database di segnalazione spontanea, l’europeo EudraVigilance (EV) e lo statunitense Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS), con particolare attenzione alle differenze per sesso ed età e alla disproporzionalità specifica per vaccino. Metodi È stata condotta un’analisi retrospettiva delle segnalazioni individuali (ICSRs) registrate tra il 2003 e il 2024 utilizzando dati pubblici di EV e VAERS. I casi sono stati identificati tramite termini MedDRA inclusi nell’High-Level Term “Nervous system autoimmune disorders” (NSAD). Sono stati analizzati disturbi del sistema nervoso centrale (ADEM, AE, SM, TM, NMO) e del sistema nervoso periferico (GBS, CIDP, DP, NeA). Sono state effettuate analisi descrittive, calcolo dei Reporting Odds Ratios (ROR), analisi stratificate per sesso ed età, analisi di sensibilità con gruppi di riferimento alternativi e modelli di regressione logistica multivariata per la stima dei ROR aggiustati (aROR). Risultati I pattern di segnalazione sono risultati complessivamente concordanti tra EV e VAERS. I disturbi autoimmuni del sistema nervoso centrale, in particolare la sclerosi multipla, hanno mostrato una predominanza femminile, mentre le patologie del sistema nervoso periferico, come la sindrome di Guillain–Barré, hanno evidenziato una predominanza maschile in linea con l’epidemiologia di base riportata in letteratura. Utilizzando il subset NSAD come comparatore principale, sono state identificate associazioni di disproporzionalità statisticamente significative per specifiche combinazioni vaccino–evento in entrambi i database. Le analisi di sensibilità con comparatori alternativi hanno mostrato valori di ROR generalmente più elevati ma con direzione delle associazioni sovrapponibile. L’aggiustamento multivariato ha attenuato diverse associazioni non aggiustate, evidenziando l’influenza di fattori demografici e caratteristiche di segnalazione; in alcuni casi l’aggiustamento ha rafforzato le associazioni, suggerendo la presenza di confondimento negativo. Conclusioni I pattern di segnalazione degli AEFI neurologici autoimmuni sono risultati largamente concordanti tra due sistemi indipendenti di farmacovigilanza e complessivamente coerenti con l’epidemiologia di base delle patologie autoimmuni neurologiche. L’impiego di modelli multivariati ha migliorato l’interpretabilità dei risultati, tenendo conto della struttura demografica e delle caratteristiche delle segnalazioni. Analisi armonizzate tra database possono contribuire a una valutazione più robusta in farmacovigilanza e a una migliore contestualizzazione di eventi neurologici rari.