Biovigilance systems: Cells, tissues, and organs donation and transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to describe Biovigilance Systems and their associated management tools among member countries of the World Health Organization. Method: overview conducted following the population, concept, and context strategy to develop the research question and objective. Structured searches were conducted in PubMed, CINAHL, Embase, and Scopus. Snowballing procedure in Google Scholar and health authorities’ websites as World Health Organization and Pan American Health Organization during the first semester of 2023. Language and time restrictions were not applied. Results: we examined more than 70 studies and non-scientific works. Biovigilance systems were identified in 12 countries members of WHO in 3 of 6 regions: Pan-American Region (Brazil and Colombia, Canada), Europe (England, France, Germany, Italy, Netherlands, Poland, Portugal, and Spain), and Western Pacific Region (Australia). Conclusion: This overview achieved its objective by describing biovigilance systems and their management tools among World Health Organization member countries. This research, designed as an overview, refrains from generalizing results but holds significance for countries and health authorities developing biovigilance systems, offering benchmark opportunities and supporting system improvement. The study contributes directly to the biovigilance discourse, guiding efforts to enhance safety and quality globally.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».