Major depression in multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> 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. <h3>Methods</h3> 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. <h3>Results</h3> 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. <h3>Conclusion</h3> 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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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle