Mise en œuvre du traitement antiviral nirmatrelvir/ritonavir (PaxlovidTM) contre la COVID-19 au Canada en 2022 : une analyse qualitative des principaux facteurs favorables et défis
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L'utilisation du traitement antiviral nirmatrelvir/ritonavir (Paxlovid TM , N/R) contre la COVID-19 a été approuvée au Canada en janvier 2022, avec le gouvernement du Canada assumant un rôle en matière d'approvisionnement et les provinces, les territoires et les ministères fédéraux mettant en œuvre son utilisation au sein de leurs systèmes de santé respectifs.L'objectif de la présente analyse est de décrire la manière dont le N/R a été mis en œuvre dans les différentes administrations au cours des six premiers mois après sa mise à disposition et d'identifier les pratiques de mise en œuvre prometteuses.Méthodes : Quatorze discussions semi-structurées en petits groupes ont été menées avec des représentants d'administrations impliqués dans la mise en œuvre du N/R.Une analyse descriptive des critères d'admissibilité et du modèle d'organisation des services a été effectuée.Une analyse thématique utilisant le Cadre consolidé pour la recherche sur la mise en œuvre et une analyse par grappes de codes ont ensuite été entreprises sur NVivo 12 afin d'identifier les thèmes principaux.Résultats : Dans l'ensemble, les critères d'admissibilité étaient semblables d'une administration à l'autre et trois types de modèles d'organisation des services ont été identifiés.Dix thèmes principaux sont apparus comme des facteurs favorables et huit comme des défis pour la mise en œuvre.Le partenariat, la collaboration, la communication et la flexibilité figurent parmi les facteurs favorables identifiés, tandis que la complexité de l'intervention, c.-à-d.les interactions médicamenteuses), la perception par les prescripteurs de manque de données probantes confirmant l'efficacité et les limites de ressources ont été identifiés comme les principales difficultés de mise en œuvre.Conclusion : Bien que la mise en œuvre du N/R ait varié d'une administration à l'autre, la communication et la collaboration, ainsi que la disponibilité de tests rapides pour dépister la COVID-19, sont apparues comme des facteurs favorables clés.Les interactions médicamenteuses, les pressions sur les ressources et le manque de données probantes ont été quelques-uns des principaux défis à relever.Dans l'ensemble, ces facteurs favorables et ces défis étaient semblables d'une administration à l'autre et peuvent informer les futurs plans de mise en œuvre de produits thérapeutiques pour la préparation aux pandémies.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".