Safety and Immunogenicity of Morbillivirus canis Vaccines for Domestic and Wild Animals: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Morbillivirus canis (canine distemper virus (CDV)) is recognized as a multihost pathogen responsible for a transmissible disease affecting both domestic and wild animals. A considerable portion of wildlife populations remain unvaccinated due to a lack of safety and immunogenicity data on existing vaccines for the prevention of CDV infection in these species. This review aimed to assess the current state of CDV vaccination research for both domestic and wild animals and to explore novel vaccine candidates through in vivo studies. It also sought to synthesize the scattered information from the extensive scientific literature on CDV vaccine research, identify key researchers in the field, and highlight areas where research on CDV vaccination is lacking. A scoping review was conducted across four databases following the PRISMA-ScR protocol, with information analyzed using absolute and relative frequencies and 95% confidence intervals (CIs) for study number proportions. Among the 2321 articles retrieved, 68 met the inclusion criteria and focused on CDV vaccines in various animal species, such as dogs, ferrets, minks, and mice. Most of the scientific community involved in this research was in the USA, Canada, France, and Denmark. Various vaccine types, including MLV CDV, recombinant virus, DNA plasmids, inactivated CDV, and MLV measles virus (MeV), were identified, along with diverse immunization routes and schedules employed in experimental and commercial vaccines. Safety and efficacy data were summarized. Notably, 37 studies reported postimmunization CDV challenge, primarily in dogs, revealing the survival rates of vaccinated animals. In summary, CDV vaccines generally demonstrate an acceptable safety profile in dogs and show promise as a means of controlling CDV. However, significant gaps in vaccine research persist, particularly concerning wildlife reservoirs, indicating the need for further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».