Influenza vaccines: where we are, where we are going
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of review Influenza vaccines are the most useful strategy for preventing influenza illness, especially in the setting of the COVID-19 pandemic. For the coming year (2021/2022) all vaccines will be quadrivalent and contain two influenza A strains [(H1N1)pdm09-like and (H3N2)-like viruses] and two influenza B strains (Victoria lineage-like and Yamagata lineage-like viruses). However, the currently licensed have suboptimal efficacy due to the emergence of new strains and vaccine production limitations. In this review, we summarize the current recommendations as well as new advancements in influenza vaccinations. Recent findings Recent advances have been aimed at moving away from egg-based vaccines and toward cell culture and recombinant vaccines. This removes egg adaptations that decrease vaccine efficacy, removes the reliance on egg availability and decreases the time necessary to manufacture vaccines. However, even more radical changes are needed if we are to reach the ultimate goal of a universal vaccine capable of providing long-lasting protection against all or at least most influenza strains. We discuss various strategies, including using more stable influenza antigens such as the hemagglutinin stalk and internal proteins as well as new adjuvants, new vaccine formulations, and DNA/RNA-based vaccines that are currently being developed. Summary The currently available vaccines have suboptimal efficacy and do not provide adequate protection against drifted and shifted strains. Thus, the development of a universal influenza vaccine that induces long-lasing immunity and protects against a broad range of strains is crucial.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».