Notice bibliographique
Résumé
The future of a potentially lifesaving vaccine for developing countries has been imperiled by its recent withdrawal from the United States market. In August 1998, tetravalent rhesus rotavirus vaccine was licensed for routine vaccination in the United States on the basis of randomised controlled trials there and in Finland. The trials showed that the vaccine had an efficacy of 49-68% in preventing rotavirus diarrhoea overall and, importantly, 69-91% efficacy in preventing severe disease.1–4 In July 1999 the US Centers for Disease Control and Prevention reported a clustering of cases of intussusception in the weeks after vaccination with tetravalent rhesus rotavirus vaccine, representing an additional risk of 1 in 10 000 for this complication.5 On the basis of this finding they recommended “postponing administration of tetravalent rhesus rotavirus vaccine to children,” and in October 1999 the manufacturer voluntarily withdrew the product from the United States market. This leaves researchers with a moral quandary: should randomised controlled trials of tetravalent rhesus rotavirus vaccine proceed in developing countries? Firstly, it may be thought that other vaccines in development (for example, human-bovine rotavirus 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 | 0,026 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».