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Enregistrement W4296657753 · doi:10.1016/j.jvacx.2022.100218

Could a Shigella vaccine impact long-term health outcomes?: Summary report of an expert meeting to inform a Shigella vaccine public health value proposition, March 24 and 29, 2021

2022· article· en· W4296657753 sur OpenAlexaff
Karoun H. Bagamian, Chloe Puett, John Anderson, Farzana Muhib, Clint Pecenka, Jere R. Behrman, Robert F. Breiman, Ijeoma Edoka, Susan Horton, Gagandeep Kang, Karen L. Kotloff, Claudio F. Lanata, James A Platts-Mills, Firdausi Qadri, Elizabeth T. Rogawski McQuade, Christopher R. Sudfeld, Pascale Vonaesch, Thomas F. Wierzba, Suzanne Scheele

Notice bibliographique

RevueVaccine X · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWellcome TrustBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésShigellaTerm (time)Public healthPropositionValue propositionValue (mathematics)MedicineEnvironmental healthBiologyComputer scienceSalmonellaBusinessMarketingNursingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

impact and economic assessment models should include a wider range of linear growth outcomes. Also, these models should produce a spectrum of results-ones addressing immediate benefits for usual health care decision-makers and others that include broader health impacts, providing a more comprehensive picture of vaccination benefits. While many of the underlying mechanisms of this relationship need better characterization, the remaining gaps can be best addressed by collecting data post-vaccine introduction or through large trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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