The Global Meningococcal Initiative meeting on prevention of meningococcal disease worldwide: Epidemiology, surveillance, hypervirulent strains, antibiotic resistance and high-risk populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The 2018 Global Meningococcal Initiative (GMI) meeting focused on evolving invasive meningococcal disease (IMD) epidemiology, surveillance, and protection strategies worldwide, with emphasis on emerging antibiotic resistance and protection of high-risk populations. The GMI is comprised of a multidisciplinary group of scientists and clinicians representing institutions from several continents. AREAS COVERED: Given that the incidence and prevalence of IMD continually varies both geographically and temporally, and surveillance systems differ worldwide, the true burden of IMD remains unknown. Genomic alterations may increase the epidemic potential of meningococcal strains. Vaccination and (to a lesser extent) antimicrobial prophylaxis are the mainstays of IMD prevention. Experiences from across the globe advocate the use of conjugate vaccines, with promising evidence growing for protein vaccines. Multivalent vaccines can broaden protection against IMD. Application of protection strategies to high-risk groups, including individuals with asplenia, complement deficiencies and human immunodeficiency virus, laboratory workers, persons receiving eculizumab, and men who have sex with men, as well as attendees at mass gatherings, may prevent outbreaks. There was, however, evidence that reduced susceptibility to antibiotics was increasing worldwide. EXPERT COMMENTARY: The current GMI global recommendations were reinforced, with several other global initiatives underway to support IMD protection and prevention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle