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Enregistrement W4387396854 · doi:10.1016/j.vaccine.2023.06.020

Vaccine value profile for cytomegalovirus

2023· article· en· W4387396854 sur OpenAlexaff
Suresh B. Boppana, Michiel van Boven, William J. Britt, Soren Gantt, Paul Griffiths, Scott D. Grosse, Terri B. Hyde, Tatiana M. Lanzieri, Marisa Márcia Mussi‐Pinhata, Sarah Wood Pallas, Swetha Pinninti, William D. Rawlinson, Shannon Ross, Ann C.T.M. Vossen, Karen B. Fowler

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthWorld Health Organization
Mots-clésMedicineAsymptomaticCytomegalovirusPopulationDisease burdenSensorineural hearing lossPediatricsImmunologyVaccinationHuman cytomegalovirusDiseaseHearing lossViral diseaseHerpesviridaeInternal medicineEnvironmental healthVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytomegalovirus (CMV) is the most common infectious cause of congenital malformation and a leading cause of developmental disabilities such as sensorineural hearing loss (SNHL), motor and cognitive deficits. The significant disease burden from congenital CMV infection (cCMV) led the US National Institute of Medicine to rank CMV vaccine development as the highest priority. An average of 6.7/1000 live births are affected by cCMV, but the prevalence varies across and within countries. In contrast to other congenital infections such as rubella and toxoplasmosis, the prevalence of cCMV increases with CMV seroprevalence rates in the population. The true global burden of cCMV disease is likely underestimated because most infected infants (85-90 %) have asymptomatic infection and are not identified. However, about 7-11 % of those with asymptomatic infection will develop SNHL throughout early childhood. Although no licensed CMV vaccine exists, several candidate vaccines are in development, including one currently in phase 3 trials. Licensure of one or more vaccine candidates is feasible within the next five years. Various models of CMV vaccine strategies employing different target populations have shown to provide substantial benefit in reducing cCMV. Although CMV can cause end-organ disease with significant morbidity and mortality in immunocompromised individuals, the focus of this vaccine value profile (VVP) is on preventing or reducing the cCMV disease burden. This CMV VVP provides a high-level, comprehensive assessment of the currently available data to inform the potential public health, economic, and societal value of CMV vaccines. The CMV VVP was developed by a working group of subject matter experts from academia, public health groups, policy organizations, and non-profit organizations. All contributors have extensive expertise on various elements of the CMV VVP and have described the state of knowledge and identified the current gaps. The VVP was developed using only existing and publicly available information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,305 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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