Vaccine Preventable Diseases and Vaccination Policy for Indigenous Populations
Notice bibliographique
Résumé
Compared with nonindigenous people, indigenous people in first-world countries have experienced much higher rates of many vaccine preventable diseases. This systematic review of published scientific literature, government reports, and immunization guidelines from Australia, Canada, New Zealand, and the United States compares pre- and postvaccination disease rates and vaccination policy for indigenous people in these four countries. Nationally funded universal vaccination programs are clearly the most effective way of reducing disease in indigenous populations. Most successful have been programs for viral diseases in which strain variations are not important and herd immunity is high, such as measles and hepatitis B. For bacterial infections, strain variations (pneumococcal disease), heavy nasopharyngeal colonization of young infants (pneumococcal and Haemophilus influenzae type b disease), low vaccine effectiveness in adults with a high prevalence of risk factors (polysaccharide pneumococcal vaccine), and waning immunity (pertussis) have been associated with continuing or widening disparities between indigenous and nonindigenous populations. However, universal vaccination programs are not always possible. Geographic targeting of all persons in certain regions with high disease rates has been successful, as has targeting of indigenous populations in regions where they constitute larger proportions of the population. In national programs targeting only indigenous people, it has been difficult to achieve high coverage, particularly in urban areas. Innovative program approaches are particularly needed in these situations.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».