Improved equity in measles vaccination from integrating insecticide‐treated bednets in a vaccination campaign, Madagascar
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of integrating ITN distribution on measles vaccination campaign coverage in Madagascar. METHODS: Nationwide cross-sectional survey to estimate measles vaccination coverage, nationally, and in districts with and without ITN integration. To evaluate the effect of ITN integration, propensity score matching was used to create comparable samples in ITN and non-ITN districts. Relative risks (RR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated via log-binomial models. Equity ratios, defined as the coverage ratio between the lowest and highest household wealth quintile (Q), were used to assess equity in measles vaccination coverage. RESULTS: National measles vaccination coverage during the campaign was 66.9% (95% CI 63.0-70.7). Among the propensity score subset, vaccination campaign coverage was higher in ITN districts (70.8%) than non-ITN districts (59.1%) (RR=1.3, 95% CI 1.1-1.6). Among children in the poorest wealth quintile, vaccination coverage was higher in ITN than in non-ITN districts (Q1; RR=2.4, 95% CI 1.2-4.8) and equity for measles vaccination was greater in ITN districts (equity ratio=1.0, 95% CI 0.8-1.3) than in non-ITN districts (equity ratio=0.4, 95% CI 0.2-0.8). CONCLUSION: Integration of ITN distribution with a vaccination campaign might improve measles vaccination coverage among the poor, thus providing protection for the most vulnerable and difficult to reach children.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».