Chikungunya vaccine development, challenges, and pathway toward public health impact
Notice bibliographique
Résumé
Chikungunya is a neglected tropical disease of growing public health concern with outbreaks in more than 114 countries in Asia, Africa, Americas, Europe, and Oceania since 2004. There are no specific antiviral treatment options for chikungunya virus infection. This article describes the chikungunya vaccine pipeline and assesses the challenges in the path to licensure, access, and uptake of chikungunya vaccines in populations at risk. Ixchiq (VLA1533/Ixchiq - Valneva) was the first licensed chikungunya vaccine by the US Food and Drug Administration in November 2023, European Medicines Agency in May 2024, and Health Canada in June 2024. Five chikungunya vaccine candidates (BBV87 - BBIL/IVI, MV-CHIK - Themis Bioscience, ChAdOx1 Chik - University of Oxford, PXVX0317 / VRC-CHKVLP059-00-VP - Bavarian Nordic, and mRNA-1388 - Moderna) are in development. Evidence on chikungunya disease burden alongside the public health and economic impact of vaccination are critical for decision-making on chikungunya vaccine introduction in endemic and epidemic settings. Further, global and regional stakeholders need to agree on a sustainable financing mechanism for manufacturing at scale to facilitate fair access and equitable vaccine distribution to at-risk populations in different geographic settings. This could partly be facilitated through obtaining consensus on scientific and regulatory principles for initial vaccine introduction and generating evidence on chikungunya burden and disease awareness among populations at risk. Specifically, this article advocates for the formation of a global chikungunya vaccine consortium that includes regulators, policymakers, sponsors, and manufacturers to assist in overcoming the global and local challenges for chikungunya vaccine licensure, policy, financing, demand generation, and access to at-risk populations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».