Vaccination and auto-immune rheumatic diseases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To determine the safety and efficacy of adjuvant and nonadjuvant influenza A/H1NI vaccination in patients with rheumatic diseases. RECENT FINDINGS: Due to immune abnormalities and the use of steroids and immunosuppressant treatment, patients with rheumatic diseases are susceptible to infections including influenza. Infections continue to be one of the leading causes of morbidity and mortality in rheumatic diseases, partly due to the disease processes and partly due to medications. Viral infections are particularly an issue, so vaccinations would be advisable. However, because of the abnormalities in immune mechanisms in many rheumatic diseases, it is not clear whether vaccinations are well tolerated and effective. A number of studies confirmed the efficacy and safety of adjuvant and nonadjuvant influenza A/H1NI vaccination in patients with rheumatic diseases. The potential side effects associated with H1N1 vaccines were not different from those observed with seasonal influenza vaccine. The use of steroids and immunosuppressant therapies may alter the efficacy of the vaccines. Adjuvant and nonadjuvant influenza A/H1NI vaccinations have no clinically important effect on production or levels of autoantibodies in patients with rheumatic diseases. SUMMARY: H1N1 vaccination should be given to patients with rheumatic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».