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Enregistrement W2604770723 · doi:10.1080/14760584.2017.1308828

Emerging experience with meningococcal serogroup B protein vaccines

2017· review· en· W2604770723 sur OpenAlexaboutno aff
Daniela Toneatto, Mariagrazia Pizza, Vega Masignani, Rino Rappuoli

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Vaccines · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlaxoSmithKline BiologicalsGlaxoSmithKlinePfizer
Mots-clésMeningococcal vaccineMedicineImmunogenicityMeningococcal diseaseHerd immunityVaccinationCarriageClinical trialNeisseria meningitidisVirologyTransmission (telecommunications)LicensureIntensive care medicineImmunologyBiologyImmunizationImmune systemComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The successful development of two broadly protective vaccines targeting Neisseria meningitidis serogroup B (MenB); 4CMenB and rLP2086, is the most significant recent advance in meningococcal disease prevention. Areas covered: Here we review the principles underlying the development of each vaccine and the novel methods used to estimate vaccine coverage. We update clinical and post-licensure experience with 4CMenB and rLP2086. Expert commentary: The immunogenicity and acceptable safety profile of 4CMenB and rLP2086 has been demonstrated in clinical trials. Continuing uncertainties exist around the appropriate age groups to be immunized, the degree and duration of efficacy, and the impact on nasopharyngeal carriage which has implications for strategies to interrupt transmission and maximize herd protection effects. Universal vaccination programs such as those undertaken in Quebec and the United Kingdom are providing important information on these issues. The potential for MenB vaccines to prevent infection by other serogroups appears promising, and the impact of MenB vaccines on other pathogenic neisserial species with similar surface proteins warrants further investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations69
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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