A framework for research on vaccine effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
The need for a systematic approach to research on vaccine effectiveness (VE) is increasing with growing numbers of vaccines and complexity of immunization programs. The diverse scientific fields that investigate how vaccines work and why they fail continue to evolve, yet definitions related to such advances have not kept pace. Researchers in disciplines ranging from basic science through immunopathology, clinical and epidemiological research, and mathematical modelling need more precise definitions to promote communication and interdisciplinary VE research to ensure that studies are designed to appropriately address relevant questions. To meet these aims, we suggest standardized definitions, consider models of vaccine failure, and offer general approaches for incorporation into study design. We further propose a framework for conducting VE research that builds on the traditional epidemiological triad of host, pathogen and environment, and also includes additional elements such as characteristics of both the vaccine and vaccinee, the effect of time on likelihood of exposure and protection, and the impact of environment and pathogen, as well as how outcomes of interest and study design may impact observed vaccine effectiveness. The framework is relevant to researchers in all disciplines who investigate the effectiveness of vaccines and vaccination programs and why they may fail. Stronger research in this field will help policy makers optimise decision-making on vaccination programs, ensuring we maximize the health benefits of vaccines. It is also important for clinicians communicating the benefits of vaccines to the public.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».