The COVID-19 vaccine evidence gap: Decisions without data for pregnant and breastfeeding women
Notice bibliographique
Résumé
On March 11th, 2020, the Word Health Organization officially declared the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) outbreak a pandemic, setting in motion an unprecedented modern-day global public health response [1, 2]. Since that time, COVID-19’s impact has been wide-reaching and complex; influenced by a diverse set of biologic, clinical, psychologic, and sociodemographic factors [3, 4]. Indeed, not all members of society are at equal risk of SARS-CoV-2 infection or experiencing severe infection-related outcomes [3, 4]. For example, older adults and individuals with comorbid conditions (e.g., cardiovascular disease) are at increased risk for severe disease [5]. Further, males are at higher risk of serious COVID-19 outcomes compared to females, underscoring the importance of including sex as a fundamental variable in the design and conduct of COVID-19 research [6]. Certainly, without sex-disaggregated data, it is impossible to know if, or to what extent, sex-specific approaches to the care and prevention of SARS-CoV-2 infection should be employed [7].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».