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Enregistrement W3192401691 · doi:10.1136/jnnp-2021-326839

Vaccination and multiple sclerosis in the era of the COVID-19 pandemic

2021· review· en· W3192401691 sur OpenAlexaboutno aff
Tobias Monschein, Hans‐Peter Hartung, Tobias Zrzavy, Michael Barnett, Nina Boxberger, Thomas Berger, Jeremy Chataway, Amit Bar‐Or, Paulus Rommer, Uwe K. Zettl

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicOutbreakMedicineVaccinationCoronavirusVirologyMiddle East respiratory syndromeDiseaseInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last century, several pandemics were caused by various influenza virus subtypes, with the Spanish influenza of 1918–1920 being the most severe.1 Coronaviruses were first described in humans in the 1960s, and since then seven human pathogenic coronaviruses have been described.2 The first severe outbreak was in 2002 with the severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV), followed by the Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) outbreak in 2012.3 The current COVID-19 pandemic, which broke out in Wuhan, China, in late 2019, is caused by the highly transmissible RNA virus SARS-CoV-2.4 As of 11 June 2021, 174 439 909 COVID-19 cases and 3 768 987 deaths have been reported worldwide, according to the WHO Dashboard.5 Infectious diseases significantly contribute to morbidity in patients with multiple sclerosis (MS), since the risk of suffering from an infection is increased by MS per se and may be further enhanced by disease-modifying therapies (DMTs) and frequent comorbidities.6–9 As a result, infectious diseases may heighten the risk of disease progression in MS and result in reduced life expectancy.10–12 The COVID-19 pandemic, in particular, presents new challenges for patients with MS. Since the approval of messenger RNA (mRNA) and non-replicating vector coronavirus vaccines by the European Medicines Agency (EMA), the UK Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA), the US Food and Drug Administration (FDA), Health Canada (HC) and the Australian Therapeutic Goods Administration (TGA), neurologists are facing an unprecedented demand for information on vaccination in MS, particularly in the context of DMTs.13–17 This review aims to provide a clinical practice-oriented approach to SARS-CoV-2 vaccination in MS in the era of the COVID-19 pandemic.18–21 COVID-19 is a disease caused by the highly contagious RNA virus SARS-CoV-2. It shares a 79% genetic match with SARS-CoV and a 50% genetic match …

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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