A dengue vaccine whirlwind update
Notice bibliographique
Résumé
Dengue virus (DENV) is a mosquito-borne single-stranded RNA virus of the Flaviviridae family with four serotypes (DENV1, DENV2, DENV3, and DENV4) circulating many tropical and subtropical regions of the world. Endemic in more than 100 countries, DENV results in over 400 million cases annually, a subset presenting with severe or life-threatening illnesses such as dengue hemorrhagic fever (DHF) or dengue shock syndrome (DSS). While no specific treatments outside of supportive management exist, vaccines are an area of major research with two vaccines, Dengvaxia ® (CYD-TDV) and Denvax ® (TAK003), recently licensed for clinical use. CYD-TDV is highly efficacious in children 9 years or older who have had prior DENV infection due to the high risk of severe disease in seronegative children aged 2–5 years. Meanwhile, TAK003 has shown efficacy at 97.7% and 73.7% against, DENV2 and DENV1, respectively, in phase 3 clinical trials across Latin America and Asia in healthy children aged 4–16 with virologically confirmed dengue. Other vaccines including TV003 and TV005 continue to be developed across the world, with the hopes of entering clinical trials in the near future. We discuss the current state of vaccine development against dengue, with a focus on CYD-TDV and TAK003 as promising novel vaccines to target this neglected tropical disease (NTD).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,020 |
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 ».