Expert Opinions on the Most Promising Treatments and Vaccine Candidates for COVID-19: Global Cross-sectional Survey of Virus Researchers in the Early Months of the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic presents a great public health challenge worldwide, especially given the urgent need to identify effective drugs and develop a vaccine in a short period of time. Globally, several drugs and vaccine candidates are in clinical trials. However, because these drugs and vaccines are still being tested, there is still no definition of which ones will succeed. OBJECTIVE: This study aimed to assess the opinions of over 1000 virus researchers with knowledge on the prevention and treatment of coronavirus-related human diseases to determine the most promising drug and vaccine candidates to address COVID-19. METHODS: We mapped the clinical trials related to COVID-19 registered at ClinicalTrials.gov. These data were used to prepare a survey questionnaire about treatments and vaccine candidates for COVID-19. In May 2020, a global survey was conducted with authors of recent scientific publications indexed in the Web of Science Core Collection related to viruses, severe acute respiratory syndrome coronavirus, coronaviruses, and COVID-19. RESULTS: Remdesivir, immunoglobulin from cured patients, and plasma were considered to be the most promising treatments in May 2020, while ChAdOx1 and mRNA-1273 were considered to be the most promising vaccine candidates. Almost two-thirds of the respondents (766/1219, 62.8%) believed that vaccines for COVID-19 were likely to be available in the next 18 months. Slightly fewer than 25% (289/1219, 23.7%) believed that a vaccine was feasible, but probably not within 18 months. CONCLUSIONS: The issues addressed in this study are constantly evolving; therefore, the current state of knowledge has changed since the survey was conducted. However, for several months after the survey, the respondents' expectations were in line with recent results related to treatments and vaccine candidates for COVID-19.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».