Opportunities and Perils of Public Consultation in the Creation of COVID-19 Vaccine Priority Groups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The management of any Public Health Emergency of International Concern (PHEIC), such as COVID-19, requires several strategies: public health surveillance and active testing of suspected cases, isolating those with the disease as well as their contacts, providing risk communication messaging for actions that people can adopt to protect themselves and their families, and distribution of available vaccines once approved. Anticipating scarcity in supply, the National Advisory Committee on Immunization, tasked with providing independent advice and recommendations on immunizations for the Public Health Agency of Canada, developed preliminary recommendations for prioritization of COVID-19 vaccines before any vaccines were even authorized for distribution in Canada. We explore in this chapter the mechanisms used to establish preliminary recommendations for COVID-19 vaccine priority groups, including different strategies for public and stakeholder engagement in those recommendations, and how three provinces made operational decisions to implement vaccine delivery within their jurisdiction. We highlight specific opportunities and challenges when the general public is engaged in evaluating prioritization recommendations, particularly when those who are consulted may not necessarily reflect the population diversity underlying equity considerations. We share public comments about COVID-19 vaccine priority groups from age-stratified (18–34 years; 35–54 years; 55 years and older) mixed-gender focus groups in Vancouver, Winnipeg, Toronto, and Ottawa, conducted in December 2020.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».