The impact of introducing new vaccines on the health system: Case studies from six low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to explore the impacts of new vaccine introductions on immunization programmes and health systems in low- and middle-income countries. METHODS: We conducted case studies of seven vaccine introductions in six countries (Cameroon, PCV;Ethiopia, PCV; Guatemala, rotavirus; Kenya, PCV; Mali, Meningitis A; Mali, PCV; Rwanda, HPV). Inter-views were conducted with 261 national, regional and district key informants and questionnaires were completed with staff from 196 health facilities. Routine data from districts and health facilities were gathered on vaccination and antenatal service use. Data collection and analysis were structured around the World Health Organisation health system building blocks. FINDINGS: The new vaccines were viewed positively and seemed to integrate well into existing health systems. The introductions were found to have had no impact on many elements within the building blocks framework. Despite many key informants and facility respondents perceiving that the new vaccine introductions had increased coverage of other vaccines, the routine data showed no change. Positive effects perceived included enhanced credibility of the immunisation programme and strengthened health workers' skills through training. Negative effects reported included an increase in workload and stock outs of the new vaccine, which created a perception in the community that all vaccines were out of stock in a facility. Most effects were found within the vaccination programmes; very few were reported on the broader health systems. Effects were primarily reported to be temporary, around the time of introduction only. CONCLUSION: Although the new vaccine introductions were viewed as intrinsically positive, on the whole there was no evidence that they had any major impact, positive or negative, on the broader health systems.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».