Implications of Non-Specific Effects for Testing, Approving, and Regulating Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
The current framework for testing and regulating vaccines was established before the realization that vaccines, in addition to their effect against the vaccine-specific disease, may also have "non-specific effects" affecting the risk of unrelated diseases. Accumulating evidence from epidemiological studies shows that vaccines in some situations can affect all-cause mortality and morbidity in ways that are not explained by the prevention of the vaccine-targeted disease. Live attenuated vaccines have sometimes been associated with decreases in mortality and morbidity that are greater than anticipated. In contrast, some non-live vaccines have in certain contexts been associated with increases in all-cause mortality and morbidity. The non-specific effects are often greater for female than male individuals. Immunological studies have provided several mechanisms that explain how vaccines might modulate the immune response to unrelated pathogens, such as through trained innate immunity, emergency granulopoiesis, and heterologous T-cell immunity. These insights suggest that the framework for the testing, approving, and regulating vaccines needs to be updated to accommodate non-specific effects. Currently, non-specific effects are not routinely captured in phase I-III clinical trials or in the post-licensure safety surveillance. For instance, an infection with Streptococcus pneumoniae occurring months after a diphtheria-tetanus-pertussis vaccination would not be considered an effect of the vaccination, although evidence indicates it might well be for female individuals. Here, as a starting point for discussion, we propose a new framework that considers the non-specific effects of vaccines in both phase III trials and post-licensure.
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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 | 0,141 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».