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Enregistrement W3100332460 · doi:10.9771/9786556300443.009

Vacinas contra a infecção pelo SARS-CoV-2

2020· book-chapter· pt· W3100332460 sur OpenAlexaff
Thiago Cerqueira‐Silva, Ana Beatriz Mesquita Andrade, Viviane Boaventura

Notice bibliographique

RevueEDUFBA eBooks · 2020
Typebook-chapter
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation during COVID-19 pandemic
Établissements canadiensIndspire
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePathologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aspectos gerais da vacina anti-COVID-19O SARS-CoV-2 demonstrou uma elevada taxa de transmissão e foi capaz de, em cerca de seis meses, infectar mais de 10 milhões de indivíduos em vários locais do planeta, causando mais de 500 mil óbitos.(RITCHIE et al., 2020) Adicionalmente, sabe-se que esses números estão subestimados, devido à incapacidade de realizar os testes diagnósticos confirmatórios em todas as infecções e óbitos causados pelo SARS-CoV-2.Discutimos a seguir a importância e os obstáculos para obter uma vacina eficaz antisars-CoV-2. Por que precisamos de uma vacina anti-SARS-CoV-2?Quando grande parte da população tem proteção imunológica contra um agente infeccioso, mesmo indivíduos sem resposta imune específica contra esse agente estão protegidos.Esse fenômeno é conhecido como imunidade comunitária (RANDOLPH; BARREIRO, 2020), mais frequentemente citada como imunidade de rebanho.A proteção, nesse caso, é indireta, pois uma elevada frequência de indivíduos imunes dificulta a passagem do vírus entre os indivíduos, reduzindo a sua disseminação.A imunidade comunitária pode ser atingida pela transmissão livre do vírus entre os indivíduos suscetíveis, ou pela imunização com uma vacina efetiva.No caso do SARS-CoV-2, o custo de vidas humanas para atingir imunidade comunitária pela infecção natural é muito elevado.Por se tratar de um vírus que não teve contato prévio com humanos, praticamente Vacinas contra a infecção pelo SARS-CoV-2 Construção de conhecimento no curso da pandemia de COVID-19 Cap. 9 Vacinas contra a infecção pelo SARS-CoV-2 Construção de conhecimento no curso da pandemia de COVID-19 Cap. 9 5 de 31Além disso, é necessário avaliar o grande desafio de produzir as vacinas em larga escala.Considerando que grande parte da população mundial necessitará da vacina, a sua produção precisará ser enorme, e a construção, ou adaptação de infraestrutura para sua produção em massa precisa ser desenvolvida com rapidez.Considerando todos esses aspectos, é mais realista esperar que as primeiras vacinas desenvolvidas não tenham todos os elementos ideais e venham a ser substituídas por vacinas mais eficazes e seguras, e com efeito duradouro.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,012

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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