A comparison of national vaccination policies to prevent serogroup B meningococcal disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To understand the global landscape of prevention and control efforts targeting serogroup B meningococcal (MenB) disease and to identify the key challenges and gaps yet to be addressed. METHODS: We conducted a comprehensive review of policies and practices for the use of protein-based MenB vaccines (Bexsero® [GlaxoSmithKline] and Trumenba® [Pfizer]) in all countries (n = 58) where either or both vaccine is authorized for use. We searched the literature (PubMed) and websites of health ministries and other relevant agencies to identify policy documents and plans and collect information about implementation timelines, target groups, vaccines being used, recommended schedules, and coverage data. Experts in the field were contacted for additional details andclarifications, as needed. RESULTS: We found evidence of a national MenB vaccination policy in 24 out of 58 countries where one or both protein-based MenB vaccines are authorized. Of these, 15 countries have included MenB vaccination in their immunization plans for at least one age-based risk group (mostly infants), 21 have issued recommendations for various risk groups based on underlying medical conditions (e.g. asplenia), and 13 have done so for select groups at increased risk of exposure (e.g. laboratory staff). Recommended vaccination schedules and number of doses, where available, varied widely. Vaccination coverage data for age-based risk groups were not obtained for most countries. CONCLUSIONS: Our findings highlighted the significant heterogeneity in recommendations for MenB vaccination across countries. Greater transparency in reporting MenB vaccination recommendations and more robust data on implementation and the impact of vaccination would better facilitate optimizing MenB prevention strategies.
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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 | 0,035 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».