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Enregistrement W4406241940 · doi:10.1007/s40264-024-01510-9

Multi-Stakeholder Call to Action for the Future of Vaccine Post-Marketing Monitoring: Proceedings from the First Beyond COVID-19 Monitoring Excellence (BeCOME) Conference

2025· article· en· W4406241940 sur OpenAlexaff
Vincent Bauchau, Kaatje Bollaerts, Philip Bryan, Jim Buttery, Kourtney J. Davis, Robert T. Chen, Daniel R. Feikin, Antonella Fretta, Sarah Frise, Sonja Gandhi-Banga, Héctor S. Izurieta, Corinne Jouquelet‐Royer, Alena Khromava, Lin Li, Sarah Macdonald, Lydie Marcelon, Wilhelmine Meeraus, Flor M. Muñoz, Karen Naim, Dale Nordenberg, Hanna Nohynek, Heather Rubino, Daniel A. Salmon, Sarah Sellers, Laurence Serradell, Laurence Torcel‐Pagnon, Jamie Wilkins

Notice bibliographique

RevueDrug Safety · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensSanofi (Canada)AstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Excellence2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Call to actionStakeholderAction (physics)Public relationsVirologyMarketingInfectious disease (medical specialty)OutbreakBusinessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The response to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic included a global effort to monitor the benefits and risks of vaccines and therapeutics, when used in the real world (i.e., ‘post-marketing’). This rapid and large-scale activity presented a new level of challenges, met with unprecedented levels of innovation, cooperation, and lay public communication. Similar challenges had been experienced in the 2009 H1N1 pandemic and, although some lessons learned triggered initiatives and solutions [ 1 , 2 ] to improve response and cooperation among key stakeholders, there was insufficient continuity and coordination of pandemic preparedness between all stakeholders following H1N1. To improve pandemic preparedness following COVID-19, it is critical to keep the current momentum of cooperation among key stakeholders and to expand the conversation to other vaccines and to therapeutics, when relevant.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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