COVID-19 vaccines: rapid development, implications, challenges and future prospects
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 has affected millions of people and put an unparalleled burden on healthcare systems as well as economies throughout the world. Currently, there is no decisive therapy for COVID-19 or related complications. The only hope to mitigate this pandemic is through vaccines. The COVID-19 vaccines are being developed rapidly, compared to traditional vaccines, and are being approved via Emergency Use Authorization (EUA) worldwide. So far, there are 232 vaccine candidates. One hundred and seventy-two are in preclinical development and 60 in clinical development, of which 9 are approved under EUA by different countries. This includes the United Kingdom (UK), United States of America (USA), Canada, Russia, China, and India. Distributing vaccination to all, with a safe and efficacious vaccine is the leading priority for all nations to combat this COVID-19 pandemic. However, the current accelerated process of COVID-19 vaccine development and EUA has many unanswered questions. In addition, the change in strain of SARS-CoV-2 in UK and South Africa, and its increasing spread across the world have raised more challenges, both for the vaccine developers as well as the governments across the world. In this review, we have discussed the different type of vaccines with examples of COVID-19 vaccines, their rapid development compared to the traditional vaccine, associated challenges, and future prospects.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».