National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs): A schema for evaluating and comparing foundation instruments and NITAG operations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The individual and community health benefits of vaccination have received significant attention and are now well understood. However, much less is known about immunization as a regulated space, its principles and standards and its institutions and instruments. In 2011, the World Health Organization (WHO) recommended that National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs) be established in each member country. NITAGSs are envisioned as independent, multidisciplinary expert groups within the national immunization framework, tasked with providing evidence-based evaluations and recommendations to governmental decision-makers about specific vaccines, vaccine-dosing, vaccine program development and immunization policy and practice more generally. As of 2020, 171 WHO countries have formed NITAGs. The widespread formation of NITAGs has highlighted an absence of sustained scholarship around immunization as a policy area subject to law, and it has given rise to many governance and operational questions. In 2017, for example, representatives of the Global NITAG Network (GNN) agreed that there is insufficient understanding of the impact of law on the functioning of NITAGs. Similarly, the Strategic Advisory Group of Experts on Immunization called for research into the variety of ways in which legislation and regulation have been used to promote immunization at a national level and to achieve different ends in relation to immunization and NITAG functioning. In answer to this call, the NITAG Environmental Scan (Project) was initiated. Drawing on scholarship around good governance, this article offers a comprehensive common assessment schema for critically and systematically approaching questions about NITAG governance and operation, applying that schema to the foundation instrument of the Côte d’Ivoire’s NITAG. It also reports on how well the schema is engaged by the NITAG foundation instruments in other GNN countries.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle