Evaluation of a vaccination strategy by serosurveillance data: The case of varicella
Notice bibliographique
Résumé
Serological studies have many important epidemiologic applications. They can be used to investigate acquisition of various infections in different populations, measure the induction of an immune response in the host, evaluate the persistence of antibody, identify appropriate target groups and the age for vaccination. Serological studies can also be used to determine the vaccine efficacy. Since 1995 a varicella vaccine is available and it has been recommended in several countries (e.g. USA, Australia, Canada, Costa Rica, Ecuador, etc.). Nevertheless few varicella seroprevalence studies in countries that adopted an URV are available. It is related to the relatively recent introduction of the vaccination and to the lack of structured and collaborative surveillance systems based on serosurvey at national or regional level. Varicella seroprevalence data collected before the introduction of vaccination strategies allowed to establish the age of vaccination (e.g., indicated the opportunity to offer the vaccine to Italian susceptible adolescents). In the post-vaccination era, seroprevalence data demonstrated vaccine as immunogenic and excluded an increase of the age of infection linked to the vaccination strategy. New seroprevalence studies should be performed to answer to open questions, such as the long-term immunity and the change of the herpes zoster epidemiological pattern related to the vaccine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».