我們不再處於19世紀或20世紀。以電子方式接收分析實驗室中執行的測試結果的方法已廣泛使用。可以輕鬆地使用相同的程序以系統的方式收集無法預料的症狀或副作用的清晰信息。

創建一個專門的網站就足夠了，不必一定要集中在國家一級，因為接種疫苗的數量將證明其統計有用性，即使是區域管理人員也可以使用在線調查表（可以在幾分鐘內回答）來證明這一點。確定主要問題：例如疫苗的類型和批次，疫苗接種的日期和地點，觀察到的異常效應。該數據庫將使人們能夠記錄觀察到的問題，並將其與同一疫苗或一批疫苗中出現的類似問題聯繫起來，以進行可能需要的任何進一步調查。

對罕見病例的研究不僅對最不利的病例也很重要，因為它發生在幾週前導致死亡和血栓形成的疾病上。暫停阿斯利康，儘管對這些病例進行了仔細的EMA分析，但至少可以證實目前還沒有證明與疫苗接種有關。

對不太嚴重的病例進行分析，例如可能對疫苗界面有用的罕見症狀，以及疫苗與已接種疫苗的人（尤其是老年人）使用的其他藥物的可能衝突，有助於提高疫苗接種計劃的總體安全性。

交流不可忽視的第二個好處。鑑於直接的COVID風險和可能的疫苗接種風險之間存在巨大差異，因此不需要進行疫苗接種的理由，但是知道了一個簡單網站的可用性，在該網站中，與疫苗接種經驗相關的意外或奇怪症狀的問題被自下而上最重要的是，必須由接種疫苗的人進行適當的檢查和分析，因為這將增加人們的信心，並儘可能地消除有關此問題的虛假消息。最後但並非最不重要的一點是，它會激發新的研究，並避免在雷尼替丁案中對問題的及時了解。

為了達到這一結果，必須避免一種風險，即與先前提到的動機相反，它本身可能會成為虛假新聞的來源和擴大者。我們所提議的不是在沒有科學依據的情況下交流觀點的新社交網站，而是要由有能力的專家將案例提交進行分析的網站。

Galileo Violini是該文章的合著者。

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