Immunosenescence: implications for vaccination programs in the elderly
Notice bibliographique
Résumé
Dessi Loukov,1,2,* Avee Naidoo,1,2,* Dawn ME Bowdish1,21Department of Pathology and Molecular Medicine, McMaster Immunology Research Centre, McMaster University, Hamilton, ON, Canada; 2Department of Pathology and Molecular Medicine, Institute for Infectious Diseases Research, McMaster University, Hamilton, ON, Canada *These authors contributed equally to this work Abstract: Worldwide, infectious disease is responsible for much of the morbidity and mortality in the elderly. As the number of individuals over the age of 65 increases, the economic and social costs of treating these infections will become a major challenge. Vaccination is the most effective and least costly preventative measure in our arsenal; however, vaccines that are effective in children and young adults are often ineffective in older adults. This is a result of the deterioration in immune function that occurs with age, referred to as immunosenescence. Age-associated changes in leukocyte phenotype and function impair primary vaccine responses and weaken long-lasting memory responses. In this review, we discuss current vaccination approaches in the elderly and strategies to improve responsiveness in older adults, which include increasing vaccine immunogenicity and overcoming the fundamental immune defects that prevent optimal immune responses. Keywords: immunosenescence, vaccination, elderly, influenza, pneumonia, zoster
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».