Considering Frailty in SARS-CoV-2 Vaccine Development: How Geriatricians Can Assist
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has disproportionately impacted frail older adults, especially residents of long-term care (LTC) facilities. This has appropriately led to prioritization of frail older adults and LTC residents, and those who care for them, in the vaccination effort against COVID-19. Older adults have distinct immunological, clinical, and practical complexity, which can be understood through a lens of frailty. Even so, frailty has not been considered in studies of COVID-19 vaccines to date, leading to concerns that the vaccines have not been optimally tailored for and evaluated in this population even as vaccination programs are being implemented. This is an example of how vaccines are often not tested in Phase 1/2/3 clinical trials in the people most in need of protection. We argue that geriatricians, as frailty specialists, have much to contribute to the development, testing and implementation of COVID-19 vaccines in older adults. We discuss roles for geriatricians in ten stages of the vaccine development process, covering vaccine design, trial design, trial recruitment, establishment and interpretation of illness definitions, safety monitoring, consideration of relevant health measures such as frailty and function, analysis methods to account for frailty and differential vulnerability, contributions in regulatory and advisory roles, post-marketing surveillance, and program implementation and public health messaging. In presenting key recommendations pertinent to each stage, we hope to contribute to a dialogue on how to push the field of vaccinology to embrace the complexity of frailty. Making vaccines that can benefit frail older adults will benefit everyone in the fight against 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 | 0,063 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».