Developing product label information to support evidence-informed use of vaccines in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Product labelling information describing the use of vaccines in pregnancy continues to contain cautionary language even after clinical and epidemiological evidence of safety becomes available. This language raises safety concerns among healthcare providers who may hesitate to recommend vaccines during pregnancy. PURPOSE: To develop clear evidence-based language about vaccine safety and effectiveness in pregnancy for inclusion in vaccine product labels. METHODS: We conducted a three-stage consensus-methods project with stakeholders, including: healthcare providers, vaccine regulators, industry representatives, and experts in public health, communication, law, ethics, and social sciences. Using qualitative and quantitative methods, we held a nominal group technique (NGT) meeting, followed by a Delphi survey, and then a consensus workshop with a subset of Delphi participants. We developed a methodological tool to analyse data for consensus. PRINCIPAL RESULTS: Stakeholders (N = 14) at the NGT meeting drafted product label statements for evaluation in the Delphi survey. Survey participants (N = 41) provided feedback on statements for five hypothetical vaccines. Workshop participants (N = 27) initiated discussions that demonstrated a lack of awareness that the regulatory purpose of product labels is to provide a scientific summary of product-specific pre-clinical and clinical trial data. Each stage of this project built on earlier stages until we achieved strong consensus on the language, structure, and types of data that stakeholders wanted to include in inactivated influenza vaccine (IIV) and tetanus-diphtheria-acellular pertussis (Tdap) vaccine product labels in Canada. CONCLUSIONS: The revised statements for IIV and Tdap aligned with workshop participants' goals that the product label be evidence-based, with a consistent structure and language that is easily understood by healthcare providers. Emergent methods uncovered stakeholder concerns about the regulatory purpose, content, and evidence used in product labels. Involving healthcare providers in the development and regular updating of product information could prevent interpretations of that information that contribute to vaccine hesitancy.
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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 | 0,319 | 0,371 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».