Identifying the research, advocacy, policy and implementation needs for the prevention and management of respiratory syncytial virus lower respiratory tract infection in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The high burden of respiratory syncytial virus (RSV) infection in young children disproportionately occurs in low- and middle-income countries (LMICs). The PROUD (Preventing RespiratOry syncytial virUs in unDerdeveloped countries) Taskforce of 24 RSV worldwide experts assessed key needs for RSV prevention in LMICs, including vaccine and newer preventive measures. Methods: A global, survey-based study was undertaken in 2021. An online questionnaire was developed following three meetings of the Taskforce panellists wherein factors related to RSV infection, its prevention and management were identified using iterative questioning. Each factor was scored, by non-panellists interested in RSV, on a scale of zero (very-low-relevance) to 100 (very-high-relevance) within two scenarios: (1) Current and (2) Future expectations for RSV management. Results: Ninety questionnaires were completed: 70 by respondents (71.4% physicians; 27.1% researchers/scientists) from 16 LMICs and 20 from nine high-income (HI) countries (90.0% physicians; 5.0% researchers/scientists), as a reference group. Within LMICs, RSV awareness was perceived to be low, and management was not prioritised. Of the 100 factors scored, those related to improved diagnosis particularly access to affordable point-of-care diagnostics, disease burden data generation, clinical and general education, prompt access to new interventions, and engagement with policymakers/payers were identified of paramount importance. There was a strong need for clinical education and local data generation in the lowest economies, whereas upper-middle income countries were more closely aligned with HI countries in terms of current RSV service provision. Conclusion: Seven key actions for improving RSV prevention and management in LMICs are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».