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Enregistrement W3166975591 · doi:10.14745/ccdr.v47i56a06f

Démontrer la capacité du Comité consultatif national de l’immunisation à réagir rapidement aux signaux de surveillance des vaccins après leur mise sur le marché : l’expérience du Canada avec le vaccin antigrippal vivant atténué

2021· article· fr· W3166975591 sur OpenAlexaffvenueabout
Linlu Zhao, Kelsey Young, Althea House, Rob G. Stirling, Matthew Tunis

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières années, l’utilisation recommandée du vaccin vivant atténué contre l’influenza (VVAI) pour les enfants a évolué aux États-Unis en réponse aux preuves d’une diminution potentielle de l’efficacité du VVAI basées sur la surveillance post-commercialisation. Ces problèmes n’ont pas été observés au Canada ou ailleurs ; par conséquent, les recommandations du Comité consultatif national de l’immunisation (CCNI) du Canada et du Advisory Committee on Immunization Practices (ACIP) des États-Unis sur l’opportunité d’utiliser le VVAI ont différé pour deux saisons grippales (2016–2017 et 2017–2018). Cette rétrospective décrit comment le CCNI est parvenu à ses recommandations en réponse aux signaux post-commercialisation d’une baisse de performance des VVAI provenant des États-Unis en 2013–2014 et à nouveau en 2015–2016. L’expérience du CCNI avec le VVAI marque la première fois au Canada où une recommandation préférentielle sur l’utilisation d’un vaccin antigrippal dans un programme d’immunisation systématique a été renversée. Cette expérience souligne l’importance d’une surveillance continue des vaccins après leur mise sur le marché, d’une collaboration internationale et d’une prise en compte attentive du contexte local pour étayer les recommandations relatives aux vaccins. La capacité du CCNI à réagir rapidement aux signaux de performance des vaccins après leur mise sur le marché facilitera la réaction à des signaux similaires de surveillance après la mise sur le marché des vaccins contre la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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