Infectious diseases, cardio-cerebrovascular health and vaccines: pathways to prevention
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular and infectious diseases both feature among the leading causes of death among men and women in the world. The pathophysiological pathways of infection and cardiovascular disease intersect, and there is a bidirectional relationship between the two. Vaccines are available for the most common infectious diseases affecting older adults, such as influenza, pertussis, pneumococcal disease, herpes zoster, COVID and respiratory syncytial virus (RSV). In many countries, these vaccines are recommended systematically for older adults and any adults with comorbidities, who are also those most likely to suffer from cardiovascular disease. There is a large body of evidence attesting to the benefits of vaccination on cardio- and cerebrovascular health. The European Interdisciplinary Council for Aging (EICA) and the Italian Society for Cardiovascular Prevention (Società Italiana per la Prevenzione Cardiovascolare, SIPREC) convened a 2-day meeting in June 2024 to review the state of the evidence on the relationship between cardio- and cerebrovascular health and the most common infectious diseases, and the role of vaccines in preventing both infection and its adverse consequences in terms of cardiovascular and cerebrovascular outcomes. We present here the Executive Summary of the proceedings of this meeting.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».