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Enregistrement W2023245523 · doi:10.1111/j.1365-3083.2009.02360.x

Modified Vaccination Technique for Prophylactic and Therapeutic Applications to Combat Endogenous Antigen–Induced Disorders

2009· review· en· W2023245523 sur OpenAlexaff
A. Z. Barabas, Chad Cole, Richard Graeff, René Lafrenière, D. M. Weir

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Immunology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationImmune systemContext (archaeology)ImmunologyEndogenyMedicineAntigenDiseaseBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public health can be protected most effectively through vaccination programmes. However, while presently available vaccination techniques protects the individual by provoking immune responses against exogenous antigens (ags), such as those associated with certain bacteria and viruses, they cannot protect against or treat mishaps caused by endogenous ag. Recently, Barabas and colleagues have developed a new vaccination method, called modified vaccination technique (MVT), which allows the presentation of disease causing agents in such a way as to initiate and maintain desired immune response outcomes even in the context of mishaps associated with endogenous ag. For example, in an experimental autoimmune kidney disease, the MVT downregulated/terminated pathogenic immune responses that were causing morphological and functional changes of the kidney. The MVT promises, with appropriate case-specific modifications, both preventative and curative applications for ailments, such as endogenous ag initiated mishaps (i.e. autoimmune diseases and cancer) and diseases caused by chronic infection, that are presently only treatable with drugs. To achieve specific immune responses, purified components of the vaccine (ag and antibodies) must be produced and assembled into immune complexes having the potential of inducing predetermined corrective immune response outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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