Descriptive analysis of immunization policy decision making in the Americas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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