Improving vaccine registries through mobile technologies: a vision for mobile enhanced Immunization information systems
Notice bibliographique
Résumé
Immunization registries or information systems are critical to improving the quality and evaluating the ongoing success of immunization programs. However, the completeness of these systems is challenged by a myriad of factors including the fragmentation of vaccine administration, increasing mobility of individuals, new vaccine development, use of multiple products, and increasingly frequent changes in recommendations. Mobile technologies could offer a solution, which mitigates some of these challenges. Engaging individuals to have more control of their own immunization information using their mobile devices could improve the timeliness and accuracy of data in central immunization information systems. Other opportunities presented by mobile technologies that could be exploited to improve immunization information systems include mobile reporting of adverse events following immunization, the capacity to scan 2D barcodes, and enabling bidirectional communication between individuals and public health officials. Challenges to utilizing mobile solutions include ensuring privacy of data, access, and equity concerns, obtaining consent and ensuring adoption of technology at sufficiently high rates. By empowering individuals with their own health information, mobile technologies can also serve as a mechanism to transfer immunization information as individuals cross local, regional, and national borders. Ultimately, mobile enhanced immunization information systems can help realize the goal of the individual, the healthcare provider, and public health officials always having access to the same immunization information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».