Path toward a malaria-free future: an overview of current challenges and strategies for malaria vaccine development
Notice bibliographique
Résumé
Malaria is one of the most devastating parasitic diseases worldwide. According to the World Health Organization (2014) malaria remains to be a major public health concern, representing a substantial global burden with an approximately 584,000 deaths in 97 countries 1,2,3 . Despite the efforts that have been done via the malaria-related UN millennium development goals with the global initiatives and partnerships of UNICEF, WHO, UNDP, and the World Bank of the RBM initiative, there is still a high mortality and morbidity of the disease. Furthermore, the recent rise of insecticide and malaria drug resistance treatments have caused many countries to undergo national changes to incorporate the newer more efficacious artemisinin-based combination therapies (ACTs) in their protocols. Misuse of prevention technologies and inaccuracy in clinical diagnosis and microscopy techniques are other challenges that need to be addressed. The emergence of drug resistance in addition to the current challenges with prevention strategies calls for a technically feasible and efficacious intervention. It is clear that based on the existing conventional approaches and current research data, to fully eliminate malaria at large-scale national and global levels, further efforts are required. Currently, new vaccine technologies such as novel adjuvants and vectored prime-boost regimes are under investigation with the goal of creating a partially effective vaccine that can target different stages of the parasite’s complicated life cycle 5,6 . Approval of the newly tested RTS,S vaccine, known as MosquirixTM, as the first ever vaccine against a human parasite has been a milestone in malaria elimination strategies 7 . Despite 30% efficacy rate, the hope is to combine this vaccine with other malaria control strategies (insecticides, bed nets, chemotherapy, early diagnosis), and reach the goal of a malaria-free world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».