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Enregistrement W4396671553 · doi:10.1080/21645515.2024.2344249

Driving consistency: CEPI-Centralized Laboratory Network’s conversion factor initiative for SARS-CoV-2 clinical assays used for efficacy assessment of COVID vaccines

2024· article· en· W4396671553 sur OpenAlexaff
Ali Azizi, Gathoni Kamuyu, Deborah Ogbeni, Philipa Levesque-Damphousse, Daniel Knott, Luc Gagnon, Steven Phay-Tran, Bethan Hussey, Pamela C. Proud, Sue Charlton, Carolyn E. Clark, Valentina Bernasconi

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesTranslational Health Science and Technology InstituteCoalition for Epidemic Preparedness Innovations
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMedicineVirologyEnvironmental healthOutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, thousands of SARS-CoV-2 samples from many vaccine developers have been tested within the CEPI-Centralized Laboratory Network. To convert data from each clinical assay to international standard units, the WHO international standard and the CEPI standard generated by the Medicines and Healthcare products Regulatory Agency were run in multiple facilities to determine the conversion factor for each assay. Reporting results in international units advances global understanding of SARS-CoV-2 immunity and vaccine efficacy, enhancing the quality, reliability, and utility of clinical assay data.

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,263
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,263
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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