Meningococcal disease in North America: Updates from the Global Meningococcal Initiative
Notice bibliographique
Résumé
This review summarizes the recent Global Meningococcal Initiative (GMI) regional meeting, which explored meningococcal disease in North America. Invasive meningococcal disease (IMD) cases are documented through both passive and active surveillance networks. IMD appears to be decreasing in many areas, such as the Dominican Republic (2016: 18 cases; 2021: 2 cases) and Panama (2008: 1 case/100,000; 2021: <0.1 cases/100,000); however, there is notable regional and temporal variation. Outbreaks persist in at-risk subpopulations, such as people experiencing homelessness in the US and migrants in Mexico. The recent emergence of β-lactamase-positive and ciprofloxacin-resistant meningococci in the US is a major concern. While vaccination practices vary across North America, vaccine uptake remains relatively high. Monovalent and multivalent conjugate vaccines (which many countries in North America primarily use) can provide herd protection. However, there is no evidence that group B vaccines reduce meningococcal carriage. The coronavirus pandemic illustrates that following public health crises, enhanced surveillance of disease epidemiology and catch-up vaccine schedules is key. Whole genome sequencing is a key epidemiological tool for identifying IMD strain emergence and the evaluation of vaccine strain coverage. The Global Roadmap on Defeating Meningitis by 2030 remains a focus of the GMI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».