MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1093/infdis/jiy421

Медицинская библиотека · The Journal of infectious diseases · 2018

Statistical Learning Methods to Determine Immune Correlates of Herpes Zoster in Vaccine Efficacy Trials.

Gilbert Peter B, Luedtke Alexander R

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПеревод в очереди

Аннотация

Using Super Learner, a machine learning statistical method, we assessed varicella zoster virus-specific glycoprotein-based enzyme-linked immunosorbent assay (gpELISA) antibody titer as an individual-level signature of herpes zoster (HZ) risk in the Zostavax Efficacy and Safety Trial. Gender and pre- and postvaccination gpELISA titers had moderate ability to predict whether a 50-59 year old experienced HZ over 1-2 years of follow-up, with equal classification accuracy (cross-validated area under the receiver operator curve = 0.65) for vaccine and placebo recipients. Previous analyses suggested that fold-rise gpELISA titer is a statistical correlate of protection and supported the hypothesis that it is not a mechanistic correlate of protection. Our results also support this hypothesis.

Для цитирования: Gilbert Peter B, Luedtke Alexander R. Statistical Learning Methods to Determine Immune Correlates of Herpes Zoster in Vaccine Efficacy Trials.. The Journal of infectious diseases. 2018. DOI: 10.1093/infdis/jiy421.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.