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Enregistrement W2463261176 · doi:10.15167/2421-4248/jpmh2016.57.1.605

Influenza vaccination: from epidemiological aspects and advances in research to dissent and vaccination policies

2016· article· en· W2463261176 sur OpenAlexaboutno aff
Roberto Gasparini, Daniela Amicizia, Piero Luigi Lai, Donatella Panatto

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationReassortmentPublic healthPandemicDiseaseEpidemiologyPopulationEnvironmental healthVirologyImmunologyMedicineInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza is a serious public health problem, since seasonal epidemics affect approximately 5-10% of the population and thus give rise to a heavy social and healthcare burden. The heavy burden of disease is due to several factors, one of which is the biological features of the pathogen. Indeed influenza viruses display high mutation rates and undergo frequent genetic reassortment. Minor variations cause seasonal epidemics and major variations, which result from the hybridization of viruses typical of different animal species, can lead to pandemics. Vaccination remains the most efficacious means of mitigating the harmful healthcare and social effects of influenza. Influenza vaccines have evolved over time in order to offer broader protection against circulating strains. Trivalent vaccines containing two A viruses and one B virus are currently available. However, given the co-circulation of both B virus lineages (B/Yamagata and B/Victoria), quadrivalent vaccines have recently been developed. The new quadrivalent vaccines constitute a great advance, in that they can offer broader strain coverage. Despite the availability of effective and safe influenza vaccines, the Italian public's trust in vaccination has declined and, in the last few years, influenza vaccination coverage rates have decreased both among the elderly and among at-risk adults. It is therefore necessary that users, in their own interests, regain trust in this important means of disease prevention. In order to mitigate the damage wreaked by influenza, it seems important to: (i) improve clinical-epidemiological and virological surveillance of the disease; (ii) promote the development of new efficacious vaccines, as has recently been done through the introduction of the quadrivalent vaccine; (iii) extend free vaccination to the entire population, as in the US and Canada; (iv) ensure that general healthcare professionals are properly informed and always updated with regard to vaccination; (v) promote public campaigns to raise the population's awareness of the importance of vaccination; (vi) inform politicians and other decision-makers of scientific results in the field of vaccination; (vii) fight the antivaccination lobbies with every available weapon.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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