Connecting remote populations to public health: the case for a digital immunisation information system in Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Despite the best efforts of local healthcare workers and health officials, Nunavut, a large geographical region in Northern Canada, has struggled with outbreaks of vaccine-preventable diseases (VPD). We contend that the implementation of an immunisation information system (IIS) could strengthen prevention and response efforts to this and future outbreaks of vaccine-preventable diseases. Developing an IIS in Nunavut that builds on the existing CANImmunize infrastructure would reduce the cost and complexity of developing a new IIS, and allow Nunavut to benefit from the ongoing efforts to secure data on the CANImmunize platform. Such a system would enable the identification of individuals and subpopulations at highest risk of infection based on vaccine series completion and permit the exploration of the underlying causes of outbreaks in the territory through consideration of demographic and temporal factors. Confirmed high rates of vaccination in the context of an outbreak would indicate potential issues with vaccine efficacy while low rates of vaccination would suggest that efforts should be devoted to increasing vaccine coverage. This approach could also lay the foundation for infrastructure expansion to other remote and/or Indigenous communities where geographical and accessibility issues complicate health care utilisation and monitoring, both in Canada and internationally.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».