A Network for Advancing Prevention and Treatment of Infections Among Immunocompromised Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Immunocompromised individuals are a large and growing population who are at increased risk for infectious diseases. There has and continues to be a lack of focus on clinical trials to establish the safety and efficacy of therapies for infectious diseases in immunocompromised patients. The establishment of a US-based clinical trial network to improve the study and subsequent implementation of therapies and strategies to treat and prevent infections in immunocompromised individuals would address this gap in research infrastructure and jumpstart public and private investment. Observations: A national interdisciplinary meeting was convened on September 10, 2024, in Bethesda, Maryland, to discuss the outsized impact of infectious diseases in immunocompromised individuals and to identify the primary gaps and opportunities for clinical trials in this population. Approaches to achieve this goal include obtaining dedicated funding and support through public-private partnerships to establish alignment and feasibility for high-priority areas of research. This article outlines the relevance of this work; ongoing efforts to collaborate with the National Institutes of Health, US Congress, industry, and philanthropy to obtain funding for mutually beneficial outcomes; the network structure; and perspectives from clinicians, regulatory agencies, the pharmaceutical industry, and patients. Conclusions and Relevance: There is a dearth of evidence to support the use of many therapies for infectious diseases in immunocompromised individuals, which has substantial impact at the individual and societal level. A multipronged approach to improve integration of, and funding for, rigorous research in this population into the core priorities of the public and private sectors could address important public health gaps by developing evidence-based guidance to protect a vulnerable community.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».