COVID Vaccine Rollout for Older People: East Meets West
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults should be one of the first groups to receive COVID-19 vaccines, because the risk of dying from COVID-19 increases with age. However, it takes time to distribute the vaccines to different countries, and the challenges in administering vaccines may differ by health system characteristics and local culture. This international symposium will discuss the vaccine rollout issues in eight countries (Isreal, Japan, South Korea, China, France, United Kingdom, Canada, and United States). We will use an interview and dialog format, instead of presentations. We will cover extensive topics including: Availability - What vaccines? Access, Acceptance, Caregivers – How are providers responding/handling caregivers wanting to be vaccinated?Cost/Financing Issues, Distribution Logistics/Transport/Safety, Lessons Learned, Mutations/Variants, Partnerships needed to vaccinate homebound patients (community partners; home health agencies, etc.), Who can/should provide vaccination? The situation with COVID-19 is still very fluid. Countries are at different stages of vaccinating older people. The chair didn't ask the speakers to write an abstract now, instead, the speakers will collect more information during the next few months and plan to have a prep meeting one month before the Annual Meeting.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».