MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404375456 · doi:10.1080/14760584.2024.2428243

Adult risk groups for vaccine preventable respiratory infections: an overview of the UK environment

2024· review· en· W4404375456 sur OpenAlexaff
Charles Reynard, James Campling, Adam Gordon, George Kassianos, Hui‐Hsuan Liu, Alex Richter, Andrew Vyse, Dexter Wiseman, Hannah Wright, Gillian Ellsbury

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Vaccines · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésMedicineRespiratory systemIntensive care medicineVaccine-preventable diseasesEnvironmental healthVaccinationImmunologyPediatricsInternal medicineMeasles

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Vaccine-preventable respiratory infections (VPRI) including those caused by Streptococcus pneumoniae, influenza, respiratory syncytial virus and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pose substantial challenges to health and social care systems. In the UK, routine adult respiratory vaccination programs are in place. The objective of this article is to review the current evidence on the impact of four seasonal VPRIs in adults risk group definitions and to explore the strengths and limitations of current recommendations, and to identify evidence gaps for further research. AREAS COVERED: Relevant evidence on UK data from surveillance systems, observational studies and publicly available government documents is collated and reviewed, as well as selected global data. EXPERT OPINION: Disparities exist between adult risk group categories for different respiratory vaccination programs as defined in the current vaccination guidance. The burden of multiple respiratory pathogens signifies importance of routine multi-pathogen testing with the need for a resilient and large-scale national surveillance system. Further understanding of epidemiological trends and disease burden will help guide decision-making and planning of targeted strategies for disease prevention and control. Addressing inequalities in disease burden and vaccine coverage particularly in clinical risk groups, and promoting equitable vaccine access remain a priority.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Review of VaccinesMême sujetRespiratory viral infections researchTravaux en français237 207