A framework for the systematic consideration of ethics, equity, feasibility, and acceptability in vaccine program recommendations
Notice bibliographique
Résumé
For the successful implementation of population-level recommendations, it is critical to consider the full spectrum of public health science, including clinical and programmatic factors. Current frameworks may identify various factors that should be examined when making evidence-informed vaccine-related recommendations. However, while most immunization guidelines systematically assess clinical factors, such as efficacy and safety of vaccines, there is no published framework outlining how to systematically assess programmatic factors, such as the ethics, equity, feasibility, and acceptability of recommendations. We have addressed this gap with the development of the EEFA (Ethics, Equity Feasibility, Acceptability) Framework, supported by evidence-informed tools, including Ethics Integrated Filters, Equity Matrix, Feasibility Matrix, and an Acceptability Matrix. The Framework and tools are based on five years of environmental scans, systematic reviews and surveys, and refined by expert and stakeholder consultations and feedback. For each programmatic factor, the EEFA Framework summarizes the minimum threshold for consideration and when further in-depth analysis may be required, which aspects of the factor should be considered, how to assess the factor using the supporting evidence-informed tools, and who should be consulted to complete the assessment. Research, particularly in the fields of vaccine acceptability and equity, has validated the utility and comprehensiveness of the tools. The Framework has been successfully used in Canada for clear, timely, transparent vaccine guidance with positive stakeholder feedback on its comprehensiveness, relevance and appropriateness. Applying the EEFA Framework allows for the systematic consideration of the spectrum of public health science without a delay in recommendations, complementing existing decision-making frameworks. This Framework will therefore be useful for advisory groups worldwide to integrate critical factors that could impact the successful and timely implementation of comprehensive, transparent recommendations, and will further the global objective of developing practical and evidence-informed immunization policies.
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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 | 0,646 | 0,597 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,044 |
| Communication savante | 0,025 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».