MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3198263070 · doi:10.3390/vaccines9090979

Review of Influenza Virus Vaccines: The Qualitative Nature of Immune Responses to Infection and Vaccination Is a Critical Consideration

2021· review· en· W3198263070 sur OpenAlexafffund
Lily Chan, Kasra Alizadeh, Kimia Alizadeh, Fatemeh Fazel, Julia E. Kakish, Negar Karimi, Jason P. Knapp, Yeganeh Mehrani, Jessica A. Minott, Solmaz Morovati, Amira D. Rghei, Ashley A. Stegelmeier, Sierra Vanderkamp, Khalil Karimi, Byram W. Bridle

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésVaccinationPandemicVirologyImmunizationContext (archaeology)ImmunologyImmune systemVirusImmunityBiologyInfluenza A virusMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza viruses have affected the world for over a century, causing multiple pandemics. Throughout the years, many prophylactic vaccines have been developed for influenza; however, these viruses are still a global issue and take many lives. In this paper, we review influenza viruses, associated immunological mechanisms, current influenza vaccine platforms, and influenza infection, in the context of immunocompromised populations. This review focuses on the qualitative nature of immune responses against influenza viruses, with an emphasis on trained immunity and an assessment of the characteristics of the host-pathogen that compromise the effectiveness of immunization. We also highlight innovative immunological concepts that are important considerations for the development of the next generation of vaccines against influenza viruses.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVaccinesMême sujetInfluenza Virus Research StudiesTravaux en français237 207