Are we speaking the same language? an argument for the consistent use of terminology and definitions for childhood vaccination indicators
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination indicators are used to measure the health status of individuals or populations and to evaluate the effectiveness of vaccination programs or policies. Ensuring that vaccination indicators are clearly and consistently defined is important for effective communication of outcomes, accurate program evaluation, and comparison between different populations, times, and contexts. The purpose of this commentary is to describe commonly used vaccination indicators and to highlight inconsistencies in how childhood vaccine researchers use and define these terms. The indicators we describe are vaccine coverage, uptake, and rate; vaccination status, initiation, and completion; and up-to-date, timely, partial, and incomplete vaccination. We conclude that many vaccination indicators are not explicitly defined within published research studies and/or are used quite differently across studies. We also note that the choice of indicator in a given study is often driven by program or vaccine specific factors, may be constrained by data availability, and should be chosen to best reflect the outcome of interest. We conclude that the use of consistent language and definitions would promote more effective communication of research findings. We also propose some standardized definitions for common indicators, with the goal of provoking discussion and debate on the issue.
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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 | 0,259 | 0,393 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,080 |
| Communication savante | 0,020 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».