Driving the life course approach to vaccination through the lens of key global agendas
Notice bibliographique
Résumé
Globally, our population is ageing at an unprecedented rate and by 2030, which marks the end of the United Nations (UN) Decade of Healthy Ageing, the number of people aged 60 years and older will be 34% higher than today, reaching 1.4 billion. Vaccination is one of the most effective public health interventions of modern times and a key action in fostering healthy ageing throughout the life-course. To promote wellbeing at all ages, global agendas including the WHO Immunization Agenda 2030, the UN Decade of Healthy Ageing and the World Health Organization (WHO) Global Report on Ageism outline strategic actions and guidance to help implement policies and programs. Yet, the linkages between healthy ageing, functional ability and adult vaccination are not substantively recognized or integrated as cross-cutting themes, which impacts operationalization into national immunization plans. When aligned and connected strategically, these agendas have potential to substantially contribute to policy change to prioritize life-course immunization and support the preservation of function at all stages of life. This article describes the intersecting goals and visions of these strategic agendas and identifies specific elements of overlap, which when connected, could strengthen the development of comprehensive and effective national immunization policies.
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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 | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».