Per Os to Protection – Targeting the Oral Route to Enhance Immune-mediated Protection from Disease of the Human Newborn
Notice bibliographique
Résumé
Insight into the mechanisms that guide the host immune response towards either immunogenicity or tolerance is crucial for the success of many biomedical interventions, including vaccination. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 In this regard, early life is of particular interest as young infants not only suffer the highest burden of infectious disease across the human lifespan, but also receive the highest number of vaccinations.11, 12, 13, 14 Vaccines preventing infections or disease are amongst the most cost-effective life-saving medical interventions in history.15 The young (<2 years of age), including newborns, receive most of the vaccines given globally.16 For example, the World Health Organization (WHO) Expanded Program on Immunization (EPI) recommends up to 9 different types of vaccines (e.g. live attenuated, subunit, adjuvanted etc.) in the first 2 years of life, but only 4 and 3 to adolescents and adults, respectively; and between 21–24 doses of vaccines are recommended for children under 2 years of age, vs. only 7 for adolescents and 5 for adults.17 In this Perspective, we highlight how the uniqueness of orally (per os (p.o.) = by mouth) induced immunity in early life offers highly promising approaches to enhance immune-mediated protection at the start of life. The oral route also presents a more feasible thus scalable approach to public health interventions, especially in resource constrained settings.18, 19, 20, 21 An increased focus on investigating p.o. administration of immune modulating interventions (e.g. vaccines) thus appears prudent.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».