The Fifth International Neonatal and Maternal Immunization Symposium (INMIS 2019): Securing Protection for the Next Generation
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant progress in reaching some milestones of the United Nations Sustainable Development Goals, neonatal and early infant morbidity and mortality remain high, and maternal health remains suboptimal in many countries. Novel and improved preventative strategies with the potential to benefit pregnant women and their infants are needed, with maternal and neonatal immunization representing effective approaches. Experts from immunology, vaccinology, infectious diseases, clinicians, industry, public health, and vaccine-related social sciences convened at the 5th International Neonatal and Maternal Immunization Symposium (INMIS) in Vancouver, Canada, from 15 to 17 September 2019. We critically evaluated the lessons learned from recent clinical studies, presented cutting-edge scientific progress in maternal and neonatal immunology and vaccine development, and discussed maternal and neonatal immunization in the broader context of infectious disease epidemiology and public health. Focusing on practical aspects of research and implementation, we also discussed the safety, awareness, and perception of maternal immunization as an existing strategy to address the need to improve maternal and neonatal health worldwide. The symposium provided a comprehensive scientific and practical primer as well as an update for all those with an interest in maternal and neonatal infection, immunity, and vaccination. The summary presented here provides an update of the current status of progress in maternal and neonatal immunization.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».