Computing threshold antibody levels of protection in vaccine clinical trials: An assessment of methodological bias
Notice bibliographique
Résumé
In the development of new vaccines, understanding the level of vaccine-induced antibody that is sufficient to protect against disease can simplify and expedite the development and licensing process. If there is an accepted threshold antibody level that is indicative of protection, then smaller trials measuring antibody concentration alone can be conducted to test new vaccines, instead of large efficacy studies powered on clinical outcomes. Commonly, threshold levels of protective antibody are determined from clinical efficacy trials in which clinical endpoints are measured on everyone and a small subset of participants have antibody concentrations measured. The proportion of participants with antibody below a threshold in each group in the immunogenicity subset can be compared to the proportions with disease in each group in the larger trial to find an appropriate threshold. Mathematically, this method seeks to compute an absolute threshold whereby antibody above the threshold provides complete, sterilizing immunity. However, in practice it is often understood that such thresholds may only be indicative of a relative degree of protection rather than an absolute one. Although this approach is common, the accuracy of such methods when the underlying mathematical assumptions do not hold true, has never been tested. We simulated data from clinical trial scenarios under varying assumptions of vaccine efficacy and calculated antibody thresholds of protection. We estimated the bias in the calculated thresholds derived from each scenario and showed that in many situations this method produces inflated estimates of thresholds, particularly if a vaccine induces high levels of antibody or when the underlying assumption of sterilizing immunity is violated.
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 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 | 0,740 | 0,874 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».