MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225371291 · doi:10.1111/fcp.12794

NVX‐Cov2373 Novavax Covid‐19 vaccine: A further analysis of its efficacy using multiple modes of expression

2022· article· en· W4225371291 sur OpenAlexaff
Jean‐Louis Montastruc, Pierre Biron, Agnès Sommet

Notice bibliographique

RevueFundamental and Clinical Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumber needed to treatMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Vaccine efficacyClinical trialRelative riskAbsolute risk reductionInternal medicineVaccinationConfidence intervalImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fifth vaccine against Covid-19, NVX-CoV2373 Nuvavoxid® (Novavax), a protein-based adjuvanted vaccine, was recently marketed in Europe. The main clinical trial before marketing concluded to a 'vaccine efficacy' of 89.7% without talking about other validated efficacy parameters. We further analysed the data of this clinical trial using the different validated methods of risk expression: absolute risks (AR), AR reduction (ARR) and number needed to treat (NNT). ARR and NNT values were 1.22% and 82, respectively, for an RR value of 0.10. Description of these parameters allowed defining some interesting characteristics of NVX-CoV2373 efficacy according to age, race, variant and coexisting illness. Finally, we ask that the results of clinical trials be systematically presented, using not only RR but also including AR, ARR and NNT.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFundamental and Clinical PharmacologyMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207