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Enregistrement W4415741928 · doi:10.2196/81231

Assessing the Readiness of Local Vaccine Manufacturing in African Countries: Protocol for a Scoping Review

2025· article· en· W4415741928 sur OpenAlexvenueno aff
Uchenna Anderson Amaechi, Chukwudi A Nnaji, Kelechi Julian Uzor, Justice Nonvignon, Nicolas Ray

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Data collectionMEDLINEContext (archaeology)mHealthHealth careQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although Africa experiences the highest burden of infectious diseases, the continent currently produces less than 1% of its vaccine needs. In 2021, the African Union set a target to locally produce at least 60% of the continent's vaccine needs by 2040. However, at the time of developing this scoping review protocol, there is no consolidated, evidence-based framework for assessing national or regional "readiness" to establish or scale vaccine production. OBJECTIVE: This protocol aims to describe a methodological approach that will be used to review existing literature to identify, map, and synthesize the existing evidence on all relevant frameworks, indicator sets, and policy documents (global or national) developed pre- and post-COVID-19 pandemic (January 1, 2010, to December 31, 2025) that addresses readiness for local human vaccine manufacturing with focus on African countries. METHODS: This scoping review will be conducted and reported in accordance with the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines, following the 9-step framework outlined in the Arksey and O'Malley methodology and further informed by guidance from the Joanna Briggs Institute. We will search MEDLINE (PubMed), Scopus, Web of Science, Africa-focused databases (eg, Africa-Wide Information, African Index Medicus, and African Journals Online), and gray literature. Eligibility criteria will follow Population, Concept, and Context guidelines (Population: 55 African Union member states; Concept: readiness frameworks, indices, indicators, and policies for human vaccine manufacturing; Context: African national or regional initiatives or global frameworks applied to Africa). Materials in English, French, Portuguese, or Arabic will be included. Publication types will be limited to frameworks, policies, guidance, and reports. Two reviewers will perform calibrated dual screening (Cohen κ) and standardized data charting. We will create an evidence map and inductive thematic synthesis using a vaccine-specific Political, Economic, Social, Technological, Legal, Environmental, plus Market taxonomy. Consistent with the guidance by the Joanna Briggs Institute, critical appraisal will not be performed. An optional expert consultation will help identify missed sources and validate domains. RESULTS: Ethics approval for the expert consultation component was obtained from the University of Geneva Research Ethics Committee (application submitted May 21, 2025; approval September 9, 2025). The initial search strategy has been finalized, and pilot searches were completed (May-August 2025). The screening calibration is planned; dual-review title and abstract screening begins in December 2025, with full-text screening and data charting scheduled for January-March 2026. Thematic synthesis and expert consultation are planned from April to May 2026. We anticipate submitting the completed scoping review paper by June or July 2026. CONCLUSIONS: This review will generate Africa's first continent-focused evidence map of vaccine-manufacturing readiness, compiling indicators by domain, comparing frameworks, identifying gaps, and informing a multidomain Country Readiness Assessment Index for policy and investment decisions. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework 10.17605/OSF.IO/UVSWX; https://osf.io/uvswx. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/81231.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,187
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1870,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,017
Bibliométrie0,0170,017
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0140,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,018

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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