Why we need more collaboration in Europe to enhance post-marketing surveillance of vaccines
Notice bibliographique
Résumé
The influenza A/H1N1 pandemic in 2009 taught us that the monitoring of vaccine benefits and risks in Europe had potential for improvement if different public and private stakeholders would collaborate better (public health institutes (PHIs), regulatory authorities, research institutes, vaccine manufacturers). The Innovative Medicines Initiative (IMI) subsequently issued a competitive call to establish a public-private partnership to build and test a novel system for monitoring vaccine benefits and risks in Europe. The ADVANCE project (Accelerated Development of Vaccine benefit-risk Collaboration in Europe) was created as a result. The objective of this paper is to describe the perspectives of key stakeholder groups of the ADVANCE consortium for vaccine benefit-risk monitoring and their views on how to build a European system addressing the needs and challenges of such monitoring. These perspectives and needs were assessed at the start of the ADVANCE project by the European Medicines Agency together with representatives of the main stakeholders in the field of vaccines within and outside the ADVANCE consortium (i.e. research institutes, public health institutes, medicines regulatory authorities, vaccine manufacturers, patient associations). Although all stakeholder representatives stated they conduct vaccine benefit-risk monitoring according to their own remit, needs and obligations, they are faced with similar challenges and needs for improved collaboration. A robust, rapid system yielding high-quality information on the benefits and risks of vaccines would therefore support their decision making. ADVANCE has developed such a system and has tested its performance in a series of proof of concept (POC) studies. The system, how it was used and the results from the POC studies are described in the papers in this supplementary 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 | 0,208 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,020 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».