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Enregistrement W4403669439 · doi:10.1111/irv.13358

Meeting Report: Controlled Human Influenza Virus Infection Model Studies: Current Status and Future Directions for Innovation

2024· article· en· W4403669439 sur OpenAlexaboutno aff
M. Chelsea Lane, Catherine J. Luke, Joseph Bresee, Vivien G. Dugan, Diane J. Post, Paul C. Roberts, David E. Wentworth, Michael G. Ison

Notice bibliographique

RevueInfluenza and Other Respiratory Viruses · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesOpen Philanthropy Project
Mots-clésMedicineGeneral partnershipStandardizationPandemicClinical trialLicensureIntensive care medicineInfectious disease (medical specialty)DiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessPolitical scienceMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On November 13-14, 2023, the National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID) in partnership with the Task Force for Global Health, Flu Lab, the Canadian Institutes of Health Research, and the Centers for Disease Control and Prevention convened a meeting on controlled human influenza virus infection model (CHIVIM) studies to review the current research landscape of CHIVIM studies and to generate actionable next steps. Presentations and panel discussions highlighted CHIVIM use cases, regulatory and ethical considerations, innovations, networks and standardization, and the utility of using CHIVIM in vaccine development. This report summarizes the presentations, discussions, key takeaways, and future directions for innovations in CHIVIMs. Experts agreed that CHIVIM studies can be valuable for the study of influenza infection, immune response, and transmission. Furthermore, they may have utility in the development of vaccines and other medical countermeasures; however, the use of CHIVIMs to de-risk clinical development of investigational vaccines should employ a cautious approach. Endpoints in CHIVIM studies should be tailored to the specific use case. CHIVIM studies can provide useful supporting data for vaccine licensure but are not required and do not obviate the need for the conduct of field efficacy trials. Future directions in this field include the continued expansion of capacity to conduct CHIVIM studies, development of a broad panel of challenge viruses and assay reagents and standards that can be shared, streamlining of manufacturing processes, the exploration of targeted delivery of virus to the lower respiratory tract, efforts to more closely replicate natural influenza disease in CHIVIM, alignment on a definition of breadth to facilitate development of more broadly protective/universal vaccine approaches, and continued collaboration between stakeholders.

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)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,011

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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