Advancing the Science of Vaccine Safety During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic and Beyond: Launching an International Network of Special Immunization Services
Notice bibliographique
Résumé
Within 2 years after the start of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 vaccines were developed, rigorously evaluated in large phase 3 trials, and administered to more than 5 billion individuals globally. However, adverse events of special interest (AESIs) have been described post-implementation, including myocarditis after receipt of messenger RNA (mRNA) vaccines and thrombosis with thrombocytopenia syndrome after receipt of adenoviral vector vaccines. AESIs are rare (<1 to 10/100 000 vaccinees) and less frequent than COVID-19 complications, though they have associated morbidity and mortality. The diversity of COVID-19 vaccine platforms (eg, mRNA, viral vector, protein) and rates of AESIs both between and within platforms (eg, higher rate of myocarditis after mRNA-1273 vs BNT162b2 vaccines) present an important opportunity to advance vaccine safety science. The International Network of Special Immunization Services has been formed with experts in vaccine safety, systems biology, and other relevant disciplines to study cases of AESIs and matched controls to uncover the pathogenesis of rare AESIs and inform vaccine development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».