MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2735046224 · doi:10.3389/fimmu.2017.00784

Impact of Aging and Cytomegalovirus on Immunological Response to Influenza Vaccination and Infection

2017· review· en· W2735046224 sur OpenAlexaff
Shahzma Merani, Graham Pawelec, George A. Kuchel, Janet E. McElhaney

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésVaccinationImmunologyVirologyCytomegalovirusMedicineAntibody responseCytomegalovirus infectionImmune systemVirusHuman cytomegalovirusViral diseaseHerpesviridae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of people over the age of 60 is expected to double by 2050 according to the WHO. This emphasizes the need to ensure optimized resilience to health stressors in late life. In older adults, influenza is one of the leading causes of catastrophic disability (defined as the loss of independence in daily living and self-care activities). Influenza vaccination is generally perceived to be less protective in older adults, with some studies suggesting that the humoral immune response to the vaccine is further impaired in cytomegalovirus (CMV)-seropositive older people. CMV is a β-herpes virus infection that is generally asymptomatic in healthy individuals. The majority of older adults possess serum antibodies against the virus indicating latent infection. Age-related changes in T-cell-mediated immunity are augmented by CMV infection and may be associated with more serious complications of influenza infection. This review focuses on the impact of aging and CMV on immune cell function, the response to influenza infection and vaccination, and how the current understanding of aging and CMV can be used to design a more effective influenza vaccine for older adults. It is anticipated that efforts in this field will address the public health need for improved protection against influenza in older adults, particularly with regard to the serious complications leading to loss of independence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations78
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetCytomegalovirus and herpesvirus researchTravaux en français237 207