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Enregistrement W2115244017 · doi:10.1177/0961203311430221

Mechanisms of aluminum adjuvant toxicity and autoimmunity in pediatric populations

2012· article· en· W2115244017 sur OpenAlexaff
Lucija Tomljenovic, CA Shaw

Notice bibliographique

RevueLupus · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjuvantImmune systemMedicineAutoimmunityImmunologyVaccinationToxicityAntigenInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune challenges during early development, including those vaccine-induced, can lead to permanent detrimental alterations of the brain and immune function. Experimental evidence also shows that simultaneous administration of as little as two to three immune adjuvants can overcome genetic resistance to autoimmunity. In some developed countries, by the time children are 4 to 6 years old, they will have received a total of 126 antigenic compounds along with high amounts of aluminum (Al) adjuvants through routine vaccinations. According to the US Food and Drug Administration, safety assessments for vaccines have often not included appropriate toxicity studies because vaccines have not been viewed as inherently toxic. Taken together, these observations raise plausible concerns about the overall safety of current childhood vaccination programs. When assessing adjuvant toxicity in children, several key points ought to be considered: (i) infants and children should not be viewed as "small adults" with regard to toxicological risk as their unique physiology makes them much more vulnerable to toxic insults; (ii) in adult humans Al vaccine adjuvants have been linked to a variety of serious autoimmune and inflammatory conditions (i.e., "ASIA"), yet children are regularly exposed to much higher amounts of Al from vaccines than adults; (iii) it is often assumed that peripheral immune responses do not affect brain function. However, it is now clearly established that there is a bidirectional neuro-immune cross-talk that plays crucial roles in immunoregulation as well as brain function. In turn, perturbations of the neuro-immune axis have been demonstrated in many autoimmune diseases encompassed in "ASIA" and are thought to be driven by a hyperactive immune response; and (iv) the same components of the neuro-immune axis that play key roles in brain development and immune function are heavily targeted by Al adjuvants. In summary, research evidence shows that increasing concerns about current vaccination practices may indeed be warranted. Because children may be most at risk of vaccine-induced complications, a rigorous evaluation of the vaccine-related adverse health impacts in the pediatric population is urgently needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations94
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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