MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2161233177 · doi:10.1186/1472-698x-9-s1-s1

The fallacy of coverage: uncovering disparities to improve immunization rates through evidence. Results from the Canadian International Immunization Initiative Phase 2 - Operational Research Grants

2009· article· en· W2161233177 sur OpenAlexafffundabout
Sharmila Mhatre, Anne-Marie Schryer-Roy

Notice bibliographique

RevueBMC International Health and Human Rights · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research CentrePublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésImmunizationPublic healthFallacyEnvironmental healthPhase (matter)MedicineEconomic growthPolitical scienceImmunologyEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunization can and does save lives. However, the presence of vaccines does not easily translate into every child being vaccinated, and this is what the studies in this journal supplement reveal. From South Asia to West Africa,the evidence presented here reveals what we are calling the fallacy of coverage, going beyond uncovering the real vaccination rates to providing evidence on the reasons for the lack of effective coverage.The evidence for the fallacy of coverage is part of an operational research program entitled the Canadian International Immunization Initiative Phase 2 (CIII2). Through a competitive peer review process, six research grants were awarded to increase access to and enhance immunization services. This journal supplement provides a forum for the presentation of the results of five of the six studies.The story of the fallacy of coverage is made up of five theme areas of evidence - timeliness of immunization, social and gender inequities, vaccine efficacy, understanding demand side issues to tailor interventions, and national data sets masking actual district level coverage rates - that reveal the discrepancies in immunization coverage rates and the reasons behind these discrepancies. As part of the story, and to turn around the fallacy of coverage, the studies also provide proof of effective and locally relevant solutions.Policies and funding, while keeping an eye on future diseases, clearly need to maintain and increase support to address existing vaccine-preventable diseases to increase coverage such that by 2015 we can achieve 90% national vaccination coverage and reach the MDG of reducing mortality rates among children under five by two-thirds.The results from the operational research grants of the CIII2 offer some answers on how to reach this goal by demonstrating how locally generated evidence can inform immunization strategies to ensure that children who need to get vaccinated will get vaccinated, and vaccinated on time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC International Health and Human RightsMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207