Use of existing systematic reviews for the development of evidence-based vaccination recommendations: Guidance from the SYSVAC expert panel
Notice bibliographique
Résumé
National immunization technical advisory groups (NITAGs) develop immunization-related recommendations and assist policy-makers in making evidence informed decisions. Systematic reviews (SRs) that summarize the available evidence on a specific topic are a valuable source of evidence in the development of such recommendations. However, conducting SRs requires significant human, time, and financial resources, which many NITAGs lack. Given that SRs already exist for many immunization-related topics, and to prevent duplication and overlap of reviews, a more practical approach may be for NITAGs to use existing SRs. Nevertheless, it can be challenging to identify relevant SRs, to select one SR from among multiple SRs, or to critically assess and effectively use them. To support NITAGs, the London School of Hygiene and Tropical Medicine, Robert Koch Institute and collaborators developed the SYSVAC project, which consists of an online registry of systematic reviews on immunization-related topics and an e-learning course, that supports the use of them (both freely accessible at https://www.nitag-resource.org/sysvac-systematic-reviews). Drawing from the e-learning course and recommendations from an expert panel, this paper outlines methods for using existing systematic reviews when making immunization-related recommendations. With specific examples and reference to the SYSVAC registry and other resources, it offers guidance on locating existing systematic reviews; assessing their relevance to a research question, up-to-dateness, and methodological quality and/or risk of bias; and considering the transferability and applicability of their findings to other populations or settings.
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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 | 0,437 | 0,608 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,014 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».