The fallacy of coverage: uncovering disparities to improve immunization rates through evidence. Results from the Canadian International Immunization Initiative Phase 2 - Operational Research Grants
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,317 | 0,592 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».