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Enregistrement W4406288086 · doi:10.1186/s12879-024-10277-4

Expert consensus on the benefits of neuraminidase in conventional influenza vaccines: a Delphi study

2025· article· en· W4406288086 sur OpenAlexaff
John Youhanna, Joan Puig‐Barberà, Matthew S. Miller, Deborah Molrine, Monica Hadi, Ike Iheanacho, Sophie Dodman, Tsion Fikre, Paul Swinburn, Cornelis A. M. de Haan, Annette Fox, Jamey D. Marth, Arnold S. Monto, Raúl Ortíz de Lejarazu, Stanley A. Plotkin, Richard J. Webby

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSeqirusGrifolsNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNovavaxSanofiModernaPfizer
Mots-clésMedical microbiologyNeuraminidaseParasitologyVirologyMedicineDelphi methodDelphiTropical medicineInfluenza vaccineNeuraminidase inhibitorCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VaccinationComputer scienceInfectious disease (medical specialty)Internal medicinePathologyArtificial intelligenceVirusDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Seasonal vaccination is the mainstay of human influenza prevention. Licensed influenza vaccines are regularly updated to account for viral mutations and antigenic drift and are standardised for their haemagglutinin content. However, vaccine effectiveness remains suboptimal. Neuraminidase (NA) evolves more gradually than hemagglutinin and has been demonstrated to provide added clinical benefits. However, NA is not currently a mandated or standardised component of influenza vaccines. METHODS: Here, we collated expert opinions on the importance of NA in influenza vaccines in a two-stage Delphi survey. Nine statements about NA were formulated by a steering committee based on a targeted literature review. In the survey's first round, panellists recruited from three continents were requested to report on their agreement with each statement and estimate the strength of evidence for each statement. Panellists were also requested to explain their choice of answer and suggest revisions to the statements. Consensus was considered reached if ≥ 75% of panellists agreed with a statement. If consensus was not reached for a statement, this statement was revised and included in the survey's second round. RESULTS: Nine panellists with a broad range of NA-related expertise, including clinical, research, and public health experience, completed the survey. They agreed that anti-NA responses acquired via natural infection or vaccination are associated with protective immunity independently of haemagglutinin and that NA provided additional advantages including improving disease severity metrics. The experts identified several knowledge gaps concerning heterologous cross-reactivity of vaccine-induced anti-NA antibodies, correlations between anti-NA titres and reduced transmission or infection risks, and differences in anti-NA responses to seasonal influenza vaccines. CONCLUSIONS: NA is an important influenza vaccine component and is associated with specific benefits. These benefits would likely be greater if NA content were standardised. Additional research is needed to optimise vaccines for anti-NA effects.

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)0,219
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,248
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2190,248
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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