Moving forward on strengthening and sustaining National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs) globally: Recommendations from the 2nd global NITAG network meeting
Notice bibliographique
Résumé
National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs) provide independent, evidence-informed advice to assist their governments in immunization policy formation. This is complex work and many NITAGs face challenges in fulfilling their roles. Inter-country NITAG collaboration opportunities have the potential to enhance NITAG function and grow the quality of recommendations. Hence the many requests for formation of a network linking NITAGs together so they can learn from each other. The first Global NITAG Network (GNN) meeting, held in 2016, led to a push to launch the GNN and grow the network. At the second GNN meeting, held June 28-29, 2017 in Berlin, the GNN was formally inaugurated. Participants discussed GNN governance, reflected on the April 2017 Strategic Advisory Group of Experts (SAGE) on Immunization conclusions concerning strengthening of NITAGs and also shared NITAG experiences in evaluation and inter-country collaborations and independence. They also discussed the role of Regional Technical Advisory Groups on Immunization (RTAGs) and regional networks. A number of issues were raised including NITAGs and communications, dissemination of recommendations and vaccine implementation as well as implications of off-label recommendations. Participants were alerted to immunization evidence assessment sites and value of sharing of resources. They also discussed potential GNN funding opportunities, developed an action plan for 2017-18 and selected a Steering Committee to help move the GNN forward. All participants agreed on the importance of the GNN and the value in attracting more countries to join the GNN.
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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 | 0,132 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,011 |
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 ».