Efetividade das vacinas da COVID-19 e disseminação do vírus: revisão sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Introdução. O SARS-CoV-2 disseminou-se de forma rápida, sendo caracterizada pela OMS como pandemia em março de 2020, podendo ser transmitido por meio de gotículas ou objetos previamente contaminados e, portanto, a vacinação objetivou diminuir a infecção e contágio pelo vírus da COVID-19. Objetivo. Verificar a associação entre a vacina do SARS-CoV-2 e a diminuição da disseminação viral em adultos com COVID-19. Método. As buscas por artigos científicos ocorreram nas bases de dados eletrônicos MEDLINE (Pubmed), LILACS, SciELO, SCOPUS, WEB OF SCIENCE, sem restrições de localização e de idioma, no período de 2020 a 2022. Os critérios de seleção incluíram estudos sobre a disseminação viral da COVID-19 e a vacinação contra o SARS-CoV-2. Resultados. Foram incluídos 7 estudos, dos quais 4 apontam para associação positiva entre a vacinação e a diminuição da transmissão do vírus e 3 indicam que o ciclo vacinal diminui as chances de infecção grave, podendo ser leve ou assintomática quando transmitida. Houve também um estudo inconclusivo, visto que não foi realizado o rastreamento dos indivíduos. Conclusão. Nos estudos avaliados observa-se uma maior eficácia na redução da transmissão em pacientes com o ciclo vacinal completo e, embora a eficiência decline após 3 meses, doses de reforço têm sido utilizadas para que seja mantida a proteção contra o vírus. Além disso, destaca-se que o ciclo vacinal completo não impede o indivíduo de ser infectado com o SARS-CoV-2, contudo ocasionais casos de infecção apresentam-se de forma leve ou até mesmo assintomática.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».