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Enregistrement W4381250869 · doi:10.1016/j.vaccine.2023.06.051

Assessing the stability-indicating properties of alternative potency assays for inactivated influenza vaccine

2023· article· en· W4381250869 sur OpenAlexaff
AA Ekimov, Balasubramanian Arunachalam, Taylor Blake, Jesse Bodle, Laura Couzens, Sitara Dubey, Maryna C. Eichelberger, Othmar G. Engelhardt, Francesco Gubinelli, Manju B. Joshi, Darya Melnyk, Giuseppe Palladino, Peter Rigsby, Steven Rockman, N. N. Savina, Elena Smith, Shawn Gilchrist

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensEXP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotencyImmunogenicityRadial immunodiffusionInfluenza vaccineAntigenVirologyMicrobiologyImmunologyBiologyVaccinationAntibodyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determination of the potency of a vaccine is critical to ensuring that an appropriate dose is delivered, lot-to-lot consistency is maintained, and that the formulation is stable over the life of the vaccine. The potency of inactivated influenza vaccines is determined routinely by the Single Radial Immunodiffusion (SRID) assay. A number of alternative potency assays have been proposed and have been under evaluation in recent years. The aim of this study was to compare a surface plasmon resonance-based assay and two different enzyme linked immunoassays against the current potency assay, SRID, and against mouse immunogenicity when haemagglutinin antigen of the A(H1N1)pdm09 component of an inactivated influenza vaccine is stressed by elevated temperature, low pH and freezing. This analysis demonstrated that the alternative assays had good correspondence with SRID for samples from most stress conditions and that the immunogenicity in mice corresponded with potency in SRID for all stress samples. Subject to further analysis, the assays have been shown to have the potential to possibly replace, and at least complement, SRID.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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