Control measures for neglected tropical diseases: vaccine updates
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Infectious diseases like neglected tropical diseases (NTDs) have seen a rapid surge in recent times, threatening public health. These diseases impose a significant global health burden, affecting individuals, particularly in tropical locations characterized by low-income populations. The comprehensive compilation of NTDs includes an array of bacterial, viral, and parasitic infections. The prioritization of 20-NTD action plans in 2020 was undertaken by the WHO to acknowledge their importance. Infections such as leishmaniasis, schistosomiasis, and human African trypanosomiasis exhibit high rates of mortality. This highlights the pressing need for collaborative initiatives aimed at addressing these diseases and minimizing their detrimental impact on susceptible populations. AREAS COVERED: The etiology, types of NTDs, and management strategies, particularly vaccinations are discussed. The limitations of the available vaccines and the scope of development of novel formulations are also covered. EXPERT OPINION: The emergence of vaccines for NTDs poses significant challenges, mostly arising from the complex developmental phases of diverse diseases, inadequate resources for research, minimal involvement from the pharmaceutical industry, and the wide spectrum of infections, impeding vaccine development. Advancements in technology have improved vaccine quality, which could lead to the development of personalized vaccines tailored to individual susceptibility to specific NTD pathogens.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».