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Enregistrement W2028063718 · doi:10.1136/adc.2008.138776

Action on immunisation: no data, no action

2008· article· en· W2028063718 sur OpenAlexaff
Natasha S. Crowcroft

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterimAgency (philosophy)Government (linguistics)Health careEconomic growthLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the UK, the national immunisation programme is delivered free at point of care through the National Health Service (NHS) primary healthcare teams, led by general practitioners (GPs), and to a smaller and locally variable extent through child health clinics. Nearly all British children are vaccinated through the NHS, rather than privately. The UK national immunisation programme has been run by Child Health Systems which are in the process of being replaced as part of the National Programme for Information Technology (NPfIT) implemented by Connecting for Health, a Government agency. The Health Protection Agency (HPA) expressed concerns about the first system to be rolled out in August 2005. Since then, some of the problems which have resulted from the new systems have been well publicised, including the inability of systems to track children and calculate vaccination coverage.1 2 3 In London, two systems, the Child Health Interim Application (CHIA) and the Electronic Care record system (RiO) have been implemented without a call and recall function, with clear implications for patient safety. The opportunity was lost to improve immunisation in London, the worst place for this to have happened because London’s coverage is poor — and is the reason that the UK fails to meet its World Health Organization targets on immunisation.4 The city stands in contrast to other European capitals such as Paris, and to other cities in the UK which face similar challenges in having large mobile and deprived populations. London’s bad coverage has gone hand in hand with bad data, and bad data are toxic.5 Immunisation keeps us all healthy. Its global priority is shown by the excess of $1.7 billion given to childhood vaccines by Bill and Melinda Gates in 1999–2007, mainly to the World Health Organization and Global Alliance for Vaccines and Immunization …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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