Avances recientes en la prevención de la enfermedad meningocócica B: evidencia real de la vacunación con 4CMenB
Bibliographic record
Abstract
Resumen Objetivos 4CMenB es una vacuna que confiere protección frente a la enfermedad meningocócica invasiva por el serogrupo B (EMI por MenB). Autorizada en todo el mundo a partir de los datos de inmunogenicidad y seguridad, disponemos ahora de datos de su efectividad e impacto. Hemos revisado de manera exhaustiva toda la evidencia recopilada en el mundo real desde su autorización. Resultados Los datos de 7 países aportan evidencia de efectividad e impacto en diferentes entornos y grupos de edad, incluidos programas de inmunización nacionales/regionales, estudios observacionales y control de brotes. La administración de al menos 2 dosis de 4CMenB redujo la enfermedad meningocócica invasiva (EMI) por MenB en un 50-100% en personas de 2 meses a 20 años. Las estimaciones de la efectividad vacunal en las cohortes completamente vacunadas oscilaron entre el 59 y el 100%. El perfil de seguridad de 4CMenB en el mundo real se correspondió con los datos de los ensayos clínicos previos a su autorización. Conclusión La EMI por MenB es una enfermedad poco frecuente pero potencialmente mortal, con una epidemiología imprevisible. Los datos sobre efectividad e impacto de 4CMenB respaldan su uso para la prevención de la EMI. Los resultados subrayan la importancia de la protección directa de los grupos con mayor riesgo: lactantes/niños pequeños y adolescentes. La protección directa a través de la inmunización sistemática en los lactantes (con rescate de los niños pequeños) y la vacunación sistemática en la adolescencia podrían constituir la modalidad preferida para el control de la enfermedad por MenB. En Figshare encontrará un resumen en vídeo relacionado con este artículo: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.
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 | 0.016 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".