On the impact of masking and blocking hypotheses for measuring the efficacy of new tuberculosis vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 60 years, the Mycobacterium bovis bacille Calmette-Guérin (BCG) has been used worldwide to prevent tuberculosis (TB). However, BCG has shown a very variable efficacy in different trials, offering a wide range of protection in adults against pulmonary TB. One of the most accepted hypotheses to explain these inconsistencies points to the existence of a pre-existing immune response to antigens that are common to environmental sources of mycobacterial antigens and Mycobacterium tuberculosis. Specifically, two different mechanisms have been hypothesized to explain this phenomenon: the masking and the blocking effects. According to masking hypothesis, previous sensitization confers some level of protection against TB that masks vaccine's effects. In turn, the blocking hypothesis postulates that previous immune response prevents vaccine taking of a new TB vaccine. In this work we introduce a series of models to discriminate between masking and blocking mechanisms and address their relative likelihood. We apply our methodology to the data reported by BCG-REVAC clinical trials, which were specifically designed for studying BCG efficacy variability. Our results yield estimates that are consistent with high levels of blocking (41% in Manaus -95% CI [14-68]- and 96% in Salvador -95% CI [52-100]-). Moreover, we also show that masking does not play any relevant role in modifying vaccine's efficacy either alone or in addition to blocking. The quantification of these effects around a plausible model constitutes a relevant step towards impact evaluation of novel anti-tuberculosis vaccines, which are susceptible of being affected by similar effects, especially if applied on individuals previously exposed to mycobacterial antigens.
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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 | 0,184 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».