Knowledge gaps and research priorities regarding vaccination in pregnancy: A Canadian perspective from the prevention of infections in the maternal-infant dyad (PRIMED) consortium
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination in pregnancy is a safe and effective method for protecting both the pregnant woman/person and their infant from communicable diseases. Despite a growing body of evidence of the benefits of vaccination during pregnancy and the widespread introduction of vaccines during pregnancy for influenza, pertussis, and COVID-19, there is no national research agenda in Canada to guide funding and research. We sought to create a roadmap for Canadian vaccination in pregnancy research. During 2017-2023, working with immunization stakeholders using in-person and virtual workshops and online surveys, we identified priorities for Canadian research on vaccination in pregnancy. Stage one (2017-18) included a workshop, followed by a survey, regarding 39 pertussis-related research gaps and priorities, and included researchers, immunization decision-makers, frontline immunizers, policymakers, and research funders. Stage two (2022) was a cross-sectional survey across eight diseases and seven research approaches sent to a similar group. During stage three (2023), we held three expert workshops focusing on three priority areas identified during stage two, including cytomegalovirus (CMV), group B streptococcus (GBS), and respiratory syncytial virus (RSV). Our work identified several research priorities, including SARS-CoV-2, CMV, GBS, and RSV vaccine trials and immunologic studies, and the need for research into the attitudes of pregnant women and other pregnant people, prenatal care providers, and frontline immunization providers toward vaccination during pregnancy. As such, we recommend focusing vaccination in pregnancy research toward these high-impact areas. These results define a roadmap for a cohesive research strategy around vaccination in pregnancy.
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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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».