New pneumococcal conjugate vaccine introductions in four sub-Saharan African countries: a cross-country analysis of health systems’ impacts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pneumonia is a main cause of under-five mortality in low-income settings. The pneumococcal conjugate vaccine (PCV) has been introduced in many countries as a tool in the disease's prevention. Although PCV's effectiveness has been established, less is known about the effects of introducing additional injectable vaccines into routine immunisation programmes, particularly in the context of resource-constrained settings. OBJECTIVES: To explore the effects of PCV introduction on the immunisation programmes and health systems in four low-income countries. METHODS: This study was carried out in Cameroon, Ethiopia, Kenya and Mali. Three to four regions and nine to 10 districts were selected within each country. Semi-structured interviews were carried out at national, regional and district levels (n=173). Researcher-administered questionnaires were completed with facility staff (n=124). Routine data on monthly vaccination activities were collected at district and facility levels. RESULTS: PCV was generally well integrated into existing routine immunisation. Little or no impact was found in most areas of the health systems. Some minor effects were found on immunisation programmes, particularly in areas with either planning activities or investments e.g. staff skills were strengthened and there were limited improvements in surveillance. Although health sector workers perceived increases in the coverage of other vaccines following the introduction of PCV, routine service data did not confirm this claim. No substantial impacts were seen in health system management, service delivery or performance. CONCLUSIONS: The introduction of PCV had marginal impacts on the Expanded Programme for Immunisation and little to none on broader health systems.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».