Increasing the demand for childhood vaccination in developing countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attempts to maintain or increase vaccination coverage almost all focus on supply side interventions: improving availability and delivery of vaccines. The effectiveness and cost-effectiveness of efforts to increase demand is uncertain. METHODS: We performed a systematic review of studies that provided quantitative estimates of the impact of demand side interventions on uptake of routine childhood vaccination. We retrieved studies published up to Sept 2008. RESULTS: The initial search retrieved 468 potentially eligible studies, including four systematic reviews and eight original studies of the impact of interventions to increase demand for vaccination. We identified only two randomised controlled trials. Interventions with an impact on vaccination uptake included knowledge translation (KT) (mass media, village resource rooms and community discussions) and non-KT initiatives (incentives, economic empowerment, household visits by extension workers). Most claimed to increase vaccine coverage by 20 to 30%. Estimates of the cost per vaccinated child varied considerably with several in the range of $10-20 per vaccinated child. CONCLUSION: Most studies reviewed here represented a low level of evidence. Mass media campaigns may be effective, but the impact depends on access to media and may be costly if run at a local level. The persistence of positive effects has not been investigated. The economics of demand side interventions have not been adequately assessed, but available data suggest that some may be very cost-effective.
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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».