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Enregistrement W4386279084 · doi:10.1016/j.vaccine.2023.08.048

Canada’s National Advisory Committee on immunization: Adaptations and challenges during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4386279084 sur OpenAlexaffabout
Matthew Tunis, Shelley L. Deeks, Robyn Harrison, Caroline Quach, Shainoor J. Ismail, Marina I. Salvadori, Bryna Warshawsky, Kelsey Young, Christine Mauviel, Erin Henry

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensWestern UniversityAlberta HealthUniversité de MontréalUniversity of AlbertaCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineAlberta Health ServicesPublic Health Agency of CanadaNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPublic healthImmunizationStakeholderAgency (philosophy)Political scienceContingency planPublic relationsBusinessMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsImmunologyDiseaseSociologyInfectious disease (medical specialty)Management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has challenged traditional vaccine guidance infrastructure and frameworks, and added urgency and complexity to the operation of National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs). Canada's National Advisory Committee on Immunization (NACI) provides immunization guidance to the Public Health Agency of Canada (PHAC) who publicly shares expert and evidence-informed guidance with Canadian provinces and territories. Throughout the pandemic, NACI and PHAC implemented many adaptations to meet urgent needs for pandemic vaccine guidance. In this paper, we describe: structural adaptations in response to the accelerated pace and amount of work required to issue recommendations that were timed around product authorizations and dynamic epidemiology; technical adaptations in response to rapidly evolving evidence of variable quality which required close monitoring, and which promoted reliance on basic vaccine principles due to incomplete direct evidence; the need to provide nimble advice (e.g., off-label recommendations, preferential recommendations); communications adaptations (e.g. identify sustainable spokespeople for the committee, receive stakeholder feedback, and ensure urgent nuanced advice was communicated to a diverse audience); and research adaptations focussing on solutions to constrained supply (e.g. prioritisation, extended intervals, and heterologous schedules). The early pandemic vaccine experience has created a roadmap of lessons and adaptations that should be leveraged in future pandemic vaccine programs, and has highlighted the essential role of NITAGs to complement regulatory structures during pandemics to ensure timely, impactful, and evidence-informed public health vaccine guidance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0160,009
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0110,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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