Underimmunization of the solid organ transplant population: An urgent problem with potential digital health solutions
Notice bibliographique
Résumé
Solid organ transplant recipients are at risk for potentially life-threatening infections due to lifelong immunosuppression. Vaccine-preventable infections result in graft injury, morbidity, mortality, and significantly increased medical costs. Unfortunately, the majority of transplant recipients continue to be underimmunized at the time of transplant and thereafter. Given the rising rates of vaccine hesitancy and refusal in the general population, transplant recipients can no longer rely on herd immunity to protect them from vaccine-preventable infections. Novel tools are desperately needed to overcome transplant-specific immunization barriers to improve immunization rates in this high-risk population. Digital health technologies may offer a solution by addressing transplant-specific barriers: specifically, providing accurate information about vaccine safety, efficacy, and timing in the pre- and posttransplant periods; making a complete immunization record universally available and easily accessible; enabling communication between patients and multiple providers; and providing automated vaccine reminders to both patients and providers when vaccines are due using transplant-specific immunization guidelines. Digital health has transformed health care by empowering patients with their own health information and connecting patients, their providers, and public health officials. In doing so, it offers a potential platform to address and overcome the problem of underimmunization in the transplant population.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».