Successes, lessons learned and recommendations for the future: Experiences from the first year of Ontario’s nirsevimab program for respiratory syncytial virus (RSV) prophylaxis in infants
Notice bibliographique
Résumé
At the conclusion of the 2024/2025 respiratory syncytial virus (RSV) season in Ontario, a panel of healthcare providers who were actively involved in the conduct of the province's first RSV prophylaxis program with nirsevimab in infants, assembled to discuss their experiences. The discussion was a follow-up to a larger pre-RSV season meeting held in June 2024 to develop recommendations supporting a universal prophylaxis program for infants in Ontario. The principal objective of the 2025 meeting was to identify components of the province's program that were successful, as well as those that posed barriers to nirsevimab uptake. A modified version of the World Health Organization's analytical framework for health systems was used to structure the discussion around five key programmatic building blocks: (1) governance and leadership, (2) funding and reimbursement, (3) logistics, demand and distribution, (4) awareness and education, and (5) surveillance and monitoring. A consensus was reached on updated recommendations to enhance the success of Ontario's nirsevimab program for future RSV seasons. These recommendations aim to ensure equitable access for all infants, achieve optimal uptake, and provide the best protection against RSV infection for Ontario's infants.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».