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Enregistrement W22123038 · doi:10.71781/777

Évaluation du processus : analyse de l’évaluabilité et de la mise en œuvre d’une stratégie d’amélioration de la couverture vaccinale au Burkina Faso

2012· dissertation· fr· W22123038 sur OpenAlexfundno aff
Aboubakary Sanou

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Nursing · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreGAVI Alliance
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La vaccination qui est le sujet sur lequel porte cette recherche est une des questions de santé publique les plus importantes; elle fait néanmoins l’objet de nombreuses controverses. Dans le contexte de cette thèse, c’est plutôt l’accès à la vaccination qui est mis en question. La présente recherche vise à analyser une stratégie d’amélioration de la couverture vaccinale à l’aide d’une évaluation de processus extensive en trois étapes faisant suite à une documentation approfondie du contexte. En effet, la recherche analyse les perceptions et les facteurs d’influence de la couverture vaccinale avant l’intervention, les assises conceptuelles et théoriques de cette intervention, l’implantation et la réception de l’intervention et enfin les résultats et les mécanismes mis en œuvre pour les atteindre. Les résultats indiquent que la vaccination s’insère dans l’ensemble des stratégies locales de protection fondées sur des notions endogènes du risque. Ces éléments culturels associés à des facteurs socioéconomiques et aux rapports entre parents et services de santé concourent à expliquer un niveau relativement bas de couverture vaccinale complète de 50% avant l’intervention. L’analyse exploratoire de l’intervention indique que celle-ci intègre une théorie initiale implicite et une philosophie. L’intervention finale était évaluable; cependant, la validation de sa théorie a été compromise par des écarts dans l’implantation. L’approche descriptive montre des taux de réalisation d’activités assez élevés, une atteinte de plus de 95% des cibles et un niveau de réception acceptable, ce qui indique que l’intervention est une stratégie réalisable mais à améliorer. La couverture vaccinale après l’intervention est de 87%; elle est influencée positivement par les niveaux de connaissance élevés des parents et le fait pour les enfants d’être nés dans un centre de santé, et négativement par l’éloignement par rapport au site de vaccination. L’atteinte des résultats suit la procédure principale d’amélioration du niveau de connaissance des parents. Celle-ci est basée sur un mécanisme latent qui est la perception des « opportunités » que fournit la vaccination pour prévenir divers risques sanitaires, sociaux et économiques. Cependant, des approches complémentaires tentent de maximiser les effets de l’intervention en utilisant les pouvoirs conférés aux relais communautaires féminins et la coercition sociale. Cette recherche contribue à éclairer la relation entre l’évaluation du processus et l’analyse de l’évaluabilité, à conceptualiser et opérationnaliser autrement les notions de doses d’intervention administrées et de doses reçues. Sur le plan de la pratique, la recherche contribue à proposer l’amélioration des profils de personnel pour les activités de vaccination et la vulgarisation de la stratégie. Des propositions sont faites pour l’amélioration de l’intervention et l’information des institutions de financement des interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,124
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,168
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1240,168
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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