Evidence-based discussion increases childhood vaccination uptake: a randomised cluster controlled trial of knowledge translation in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood vaccination rates are low in Lasbela, one of the poorest districts in Pakistan's Balochistan province. This randomised cluster controlled trial tested the effect on uptake of informed discussion of vaccination costs and benefits, without relying on improved health services. METHODS: Following a baseline survey of randomly selected representative census enumeration areas, a computer generated random number sequence assigned 18 intervention and 14 control clusters. The intervention comprised three structured discussions separately with male and female groups in each cluster. The first discussion shared findings about vaccine uptake from the baseline study; the second focussed on the costs and benefits of childhood vaccination; the third focussed on local action plans. Field teams encouraged the group participants to spread the dialogue to households in their communities. Both intervention and control clusters received a district-wide health promotion programme emphasizing household hygiene. Interviewers in the household surveys were blind of intervention status of different clusters. A follow-up survey after one year measured impact of the intervention on uptake of measles and full DPT vaccinations of children aged 12-23 months, as reported by the mother or caregiver. RESULTS: In the follow-up survey, measles and DPT vaccination uptake among children aged 12-23 months (536 in intervention clusters, 422 in control clusters) was significantly higher in intervention than in control clusters, where uptake fell over the intervention period. Adjusting for baseline differences between intervention and control clusters with generalized estimating equations, the intervention doubled the odds of measles vaccination in the intervention communities (OR 2.20, 95% CI 1.24-3.88). It trebled the odds of full DPT vaccination (OR 3.36, 95% CI 2.03-5.56). CONCLUSION: The relatively low cost knowledge translation intervention significantly increased vaccine uptake, without relying on improved services, in a poor district with limited access to services. This could have wide relevance in increasing coverage in developing countries. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN12421731.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».