COVID-19 vaccination data management and visualization systems for improved decision-making: Lessons learnt from Africa CDC Saving Lives and Livelihoods program
Notice bibliographique
Résumé
The DHIS2 system enabled real-time tracking of vaccine distribution and administration to facilitate data-driven decisions. Experts from the Africa Centres for Disease Control and Prevention (Africa CDC) Monitoring and Evaluation (M&E) and Management Information System (MIS) teams, with support from the Health Information Systems Program South Africa (HISP-SA), developed the continental COVID-19 vaccination tracking system. Several variables related to COVID-19 vaccination were considered in developing the system. Three-hundred fifty users can access the system at different levels with specific roles and privileges. Four dashboards with high-level summary visualizations were developed for top leadership for decision-making, while pages with detailed programmatic results are available to other users depending on their level of access. Africa CDC staff at different levels with a role-based account can view and interact with the dashboards and make necessary decisions based on the COVID-19 vaccination data from program implementation areas on the continent. The Africa CDC vaccination program dashboard provided essential information for public health officials to monitor the continental COVID-19 vaccination efforts and guide timely decisions. As the impact of COVID-19 is not yet over, the continental tracking of COVID-19 vaccine uptake and dashboard visualizations are used to provide the context of continental COVID-19 vaccination coverage and multiple other metrics that may impact the continental COVID-19 vaccine uptake. The lessons learned during the development and implementation of a continental COVID-19 vaccination tracking and visualization dashboard may be applied across various other public health events of continental and global concern.
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 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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».