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Enregistrement W2577919921 · doi:10.4103/2468-6360.198797

A case study of Gavi'S human papillomavirus vaccine support programme

2017· article· en· W2577919921 sur OpenAlexaff
Danielle Cazabon, Aimee R. Castro, Margherita Cinà, Mary Helmer-Smith, Christian Vlček, Collins Oghor

Notice bibliographique

RevueJournal of health specialties · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman papillomavirus vaccineHuman papillomavirusVirologyEnvironmental healthMedicinePolitical scienceCervical cancerGardasilInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human papillomavirus (HPV), a sexually transmitted DNA virus that can lead to cervical cancer, is the most common cancer among women in developing regions. More than 270,000 women die per year from cervical cancer globally, and 85% of those deaths occur in developing countries. In the past, many low- and middle-income countries (LMICs) have been unable to afford the implementation of HPV vaccination programmes, resulting in high cervical cancer mortality rates. Gavi, an organisation created to improve worldwide access to vaccines, undertook an initiative that had the goal of decreasing the price of an HPV vaccine to under $5 and increasing access for adolescent girl populations in LMICs. This was done through market shaping, co-financing and implementation support. This case study will present and evaluate Gavi's intervention by assessing targets, investigating cost-effectiveness and identifying strategic challenges.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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