Notice bibliographique
Résumé
Seasonal influenza remains a major public health problem, responsible for hundreds of thousands of deaths every year, mostly of elderly people. Despite the wide availability of vaccines, there are multiple problems decreasing the effectiveness of vaccination programs. These include viral variability and hence the requirement to match strains by estimating which will become prevalent each season, problems associated with vaccine and adjuvant production, and the route of administration as well as the perceived lower vaccine efficiency in older adults. Clinical protection is still suboptimal for all of these reasons, and vaccine uptake remains too low in most countries. Efforts to improve the effectiveness of influenza vaccines include developing universal vaccines independent of the circulating strains in any particular season and stimulating cellular as well as humoral responses, especially in the elderly. This commentary assesses progress over the last 3 years towards achieving these aims. Since the beginning of 2020, an unprecedented international academic and industrial effort to develop effective vaccines against the new coronavirus SARS-CoV-2 has diverted attention away from influenza, but many of the lessons learned for the one will synergize with the other to mutual advantage. And, unlike the SARS-1 epidemic and, we hope, the SARS-CoV-2 pandemic, influenza will not be eliminated and thus efforts to improve influenza vaccines will remain of crucial importance.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».