Knowledge synthesis of benefits and adverse effects of measles vaccination: the Lasbela balance sheet
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In preparation for a cluster-randomized controlled trial of a community intervention to increase the demand for measles vaccination in Lasbela district of Pakistan, a balance sheet summarized published evidence on benefits and possible adverse effects of measles vaccination. METHODS: The balance sheet listed: 1) major health conditions associated with measles; 2) the risk among the unvaccinated who contract measles; 3) the risk among the vaccinated; 4) the risk difference between vaccinated and unvaccinated; and 5) the likely net gain from vaccination for each condition. RESULTS: Two models revealed very different projections of net gain from measles vaccine. A Lasbela-specific combination of low period prevalence of measles among the unvaccinated, medium vaccination coverage and low vaccine efficacy rate, as revealed by the baseline survey, resulted in less-than-expected gains attributable to vaccination. Modelled on estimates where the vaccine had greater efficacy, the gains from vaccination would be more substantial. CONCLUSION: Specific local conditions probably explain the low rates among the unvaccinated while the high vaccine failure rate is likely due to weaknesses in the vaccination delivery system. Community perception of these realities may have had some role in household decisions about whether to vaccinate, although the major discouraging factor was inadequate access. The balance sheet may be useful as a communication tool in other circumstances, applied to up-to-date local evidence.
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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 | 0,026 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».