Major depression in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Gavi, the Vaccine Alliance, was set up in 2000 to improve access to vaccines for children living in the poorest countries. Funding has increased significantly over time, with Gavi disbursements reaching US $1.58 billion in 2015. We assess whether Gavi’s funding programmes have indeed increased immunisation coverage in 51 recipient countries for two key vaccines for 12–23 month olds: combined diphtheria, pertussis and tetanus (DPT) and measles. Additionally, we look at effects on infant and child mortality. Methods Taking a difference-in-differences quasi-experimental approach to observational data, we estimate the impact of Gavi eligibility on immunisation coverage and mortality rates over time, using WHO/UNICEF figures covering 1995–2016. We control for economy size and population of each country as well as running a suite of robustness checks and sensitivity tests. Results We find large and significant positive effects from Gavi’s funding programmes: on average a 12.02 percentage point increase in DPT immunisation coverage (95% CI 6.56 to 17.49) and an 8.81 percentage point increase in measles immunisation coverage (95% CI 3.58 to 14.04) over the period to 2016. Our estimates show Gavi support also induced 6.22 fewer infant deaths (95% CI −10.47 to −1.97) and 12.23 fewer under-five deaths (95% CI −19.66 to −4.79) per 1000 live births. Conclusion Our findings provide evidence that Gavi has had a substantial impact on the fight against communicable diseases for improved population and child health in lower-income countries. In this case, the health policy to verticalise aid—specifically development assistance for health—via a specialised global fund has had positive outcomes.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».