Exploring off-label vaccine use: a survey of the global national immunization technical advisory group network
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs) are crucial for enhancing vaccine use in immunization programs, particularly through off-label recommendations. This study sought to assess the adoption and trends of off-label vaccine recommendations made by NITAGs across low-, middle-, and high-income countries since the COVID-19 pandemic. METHODS: An online survey was distributed to NITAG representatives in World Health Organization (WHO) member states, asking questions related to off-label use of vaccines including policies, procedures, legislation, and regulations for NITAGs in participants' countries. Respondents across all six WHO regions were invited to participate. RESULTS: Respondents from 76 countries participated in the survey (55 %) were NITAG representatives, and 45 % were immunization program managers or from the NITAG secretariat). Most respondents 52 (68 %) reported their NITAG makes off-label recommendations, 18 (24 %) indicated their NITAG does not make off-label recommendations, and 6 (8 %) were unsure of their NITAG's role. There was a noticeable shift relating to off-label vaccine recommendations observed pre, during, and post-pandemic period. Prior to 2022, 25 (48 %) respondents indicated their country recommended off-label vaccines, 11 (21 %) specified off-label recommendations were limited to emergencies as temporary or conditional expansions, and 6 (12 %) were unsure. After 2022, 30 (58 %) respondents indicated their country recommended off-label vaccines, 4 (8 %) specified off-label recommendations were limited to emergencies as temporary or conditional expansions, 18 (35 %) selected no, and 0 (0%) were unsure. While most countries make off-label recommendations, few (15 %) have policies and procedures to support implementation. CONCLUSIONS: Although WHO broadly provides guidance on the mandate and core functions of NITAGs, globally, they have differing mandates and operational capacities related to off-label vaccine use. These findings suggest the need for increased awareness of off-label vaccine recommendations and strengthened dialogue around implementation of off-label recommendations.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».