Notice bibliographique
Résumé
In industrialised countries, the highest incidence of meningococcal disease is observed in young children, while colonisation is most common in teenagers and young adults. The prevalence of meningococcal carriage is a poor predictor of disease risk because other factors, including host susceptibility and the invasive potential of the organism, are important. The natural history of meningococcal infection is dominated by transmission between carriers and disease is a relatively rare event. As the experience with meningococcal serogroup C conjugate (MCC) vaccines illustrates, vaccines that can influence transmission in addition to disease will have much greater population impact. In the UK, excellent control of serogroup C disease continues, largely because of sustained herd immunity. The ability of other meningococcal conjugate and candidate protein vaccines to reduce carriage, and indeed the effect of MCC vaccines in different epidemiological contexts, is not known, Given the potential magnitude of herd immunity that can be achieved, carriage studies should be considered as an important component of vaccine evaluation. Outcomes of interest include the prevalence of carriage before and after immunisation. This information is highly relevant in terms of optimising vaccine strategy and determining the likely cost-effectiveness of immunisation programmes. For example, if a vaccine has no effect on carriage, routine infant immunisation may be preferred, whereas for a vaccine that is able to prevent carriage, strategies that include a catch-up campaign and target the age-group which is driving transmission may be much more attractive.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».