Preclinical Safety Assessment of Vaccines Developed Against COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
SARS-Cov-2 or Covid-19 is a novel coronavirus that originated from Wuhan, China, in December 2019 and has caused serious and sometimes lethal respiratory infections globally. This highly contagious virus spreads by nasal droplets or aerosol particles. Since its origin, many people have been infected and died in many countries, especially China, India, United States, Canada, Brazil, Turkey, Europe, Iran, and South Africa. The spread of this virus is still continuing in several developed and developing countries despite imposed lockdowns and curfews as well as social distancing practices recommended by healthcare specialists. Unfortunately, no specific antiviral drug or alternative therapy is available for treating Covid-19 infected patients. Many unprecedented and fast-track approaches have been used to produce a wide array of vaccines for mass vaccination in a matter of months, and several vaccines are still undergoing clinical trials for new variants. More than 300 vaccinations have been developed worldwide, and nine of them have been approved by drug regulatory authorities for mass vaccination in many countries. The effectiveness claims of different vaccines range from 50% to 95%. The aims and objectives of this chapter are to highlight the results of preclinical safety evaluation of different vaccines developed against Covid-19, and to gain insights regarding the long-term safety and effectiveness of vaccines that are cost-effective and affordable for mass vaccination.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».