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Enregistrement W2146834425 · doi:10.1590/s1020-49892009001100003

Descriptive analysis of immunization policy decision making in the Americas

2009· article· en· W2146834425 sur OpenAlexaboutno aff
Julianne E. Burns, Rachel Mitrovich, Bárbara Jaúregui, Cuauhtémoc Ruíz Matus, Jon Kim Andrus

Notice bibliographique

RevueRevista Panamericana de Salud Pública · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunizationLatin AmericansPolitical scienceDisseminationDescriptive statisticsBusinessVariety (cybernetics)Public relationsMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Reducing and eliminating vaccine-preventable diseases requires evidence-based and informed policy decision making. Critical to determining the functionality of the decision-making process for introduction of a new vaccine is understanding the role of the national immunization technical advisory group (ITAG) in each country. The aim of this study is to document the current situation of national level immunization policy decision making for use in the Pan American Health Organization (PAHO) ProVac Initiative. METHODS: A structured 66-variable questionnaire developed by the World Health Organization (WHO) in collaboration with the University of Ottawa was distributed to all WHO regions; it was composed of dichotomous, multiple-choice, and open-ended questions. Questionnaires were e-mailed or faxed to the six WHO regional offices and the offices distributed them to all member states. This paper analyzes surveys from the Americas as part of PAHO's ProVac Initiative. RESULTS: Twenty-nine countries of the Americas answered the survey. They conveyed that immunization policy making needed to be improved and further supported by organizations such as PAHO. Areas of improvement ranged from organization and technical support to strengthening capacity and infrastructure to improved coordination among stakeholders. This survey also highlighted a variety of ITAG processes that need further investigation. CONCLUSION: This survey supports the efforts of PAHO's ProVac Initiative to disseminate knowledge and best practices for an immunization policy decision-making framework through the development of clear definitions and guidelines. By highlighting each problem noted in this study, ProVac will assist countries in Latin America and the Caribbean to build national capacity for making evidence-based decisions about introduction of new vaccines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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