L’immunisation comme outil pour lutter contre la résistance aux antimicrobiens
Bibliographic record
Abstract
Les programmes de vaccination et d''immunisation peuvent jouer un rôle clé dans la gestion du défi croissant que constitue la résistance aux antimicrobiens.Parmi les vaccins à priorité élevée en cours d'élaboration se trouvent plusieurs agents pathogènes liés à la résistance aux antibiotiques, dont les suivants : Clostridium difficile, Staphylococcus aureus, Streptococcus pneumoniae, Mycobacterium tuberculosis et Neisseria gonorrhoeae.Il est prouvé que la vaccination peut réduire la prévalence de microbes résistants aux antimicrobiens, comme le montrent les vaccins contre le pneumocoque et l'Haemophilus influenzae de type b.Les recherches se poursuivent sur de nombreuses maladies évitables par la vaccination, dont plusieurs sont des pathogènes résistant aux antimicrobiens, notamment les vaccins antigrippaux universels et contre le VIH.Non seulement les vaccins préviennent les infections, mais ils préviennent aussi les surinfections opportunistes causées par des microbes résistant aux antimicrobienspar exemple, la pneumonie bactérienne suivant des infections grippales.La diminution du besoin de traiter ces infections opportunistes empêcherait aussi l'évolution des microbes résistant aux antimicrobiens dans nos collectivités.Les vaccins ne sont toutefois pas une panacée.L'un des inconvénients de l'utilisation de vaccins pour lutter contre la résistance aux antimicrobiens est la réticence face à la vaccination, laquelle mine les efforts visant l'immunité collective.Cette question fait toutefois de plus en plus l'objet de campagnes d'éducation sur la santé publique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".