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Enregistrement W4205868187 · doi:10.4212/cjhp.v75i1.3248

La raison pour laquelle je me suis fait vacciner contre la COVID-19

2022· editorial· fr· W4205868187 sur OpenAlexaffvenue
Susan K. Bowles

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2022
Typeeditorial
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Humanities2019-20 coronavirus outbreakPhilosophyVirologyMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors que j'écris cet éditorial à l'automne 2021, le Canada enregistre 1,74 million de cas d'infection par le syndrome respiratoire aigu sévère coronavirus 2 (SRAS-CoV-2), près de 30 000 décès et près de 90 000 hospitalisations, poussant ainsi notre système de santé jusqu'au point de rupture 1 .Bien que le pays ait connu des épidémies de maladies infectieuses graves dans le passé, telles que la polio et la variole, celles-ci ont été largement oubliées.Le développement de vaccins contre ces maladies a constitué des jalons importants dans leur contrôle, mais -comme dans le cas des vaccins contre le SRAS-CoV-2 -ils ont parfois été accueillis avec méfiance et hésitation 2 .Cependant, les vaccins contre le SRAS-CoV-2 ont été soumis à une campagne de désinformation sans précédent, largement alimentée par les médias sociaux 3 .Au cours des mois qui se sont écoulés depuis que ces vaccins sont disponibles au Canada, j'ai eu d'innombrables discussions avec des patients, des mandataires spéciaux et des collègues qui ont exprimé leur inquiétude face aux vaccins contre le SRAS-CoV-2.J'ai fait de mon mieux pour suivre les principes de communication avec les personnes hésitantes -dont la discussion dépasse le cadre de cet éditorial, et qui sont de toute façon bien décrits ailleurs 2,4 .Mais presque chaque fois, on m'a posé la question « Pourquoi vous êtes-vous fait vacciner?» En réfléchissant aux raisons de se faire vacciner contre le SRAS-CoV-2, je me rends compte qu'elles se résument à deux éléments : la science et le sens des responsabilités professionnelles.Les résultats des essais cliniques relatifs aux vaccins contre le SRAS-CoV-2 ont été impressionnants sur le plan de l'efficacité, malgré la réserve que les résultats d'essais cliniques ne se traduisent pas nécessairement dans des conditions réelles.Les infections perthérapeutiques étaient inévitables certes, mais près d'un an plus tard, le fait que les systèmes de surveillance aient démontré que la vaccination continuait de protéger le public contre les hospitalisations et les complications graves est rassurant 1 .L'innocuité des vaccins suscite également des inquiétudes.Dire que les vaccins contre le SRAS-CoV-2 n'ont pas d'effets secondaires serait trompeur, et des effets indésirables graves

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0400,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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