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Enregistrement W2345724520 · doi:10.1111/tmi.12721

Multistakeholder partnerships with the Democratic Peoples' Republic of Korea to improve childhood immunisation: A perspective from global health equity and political determinants of health equity

2016· article· en· W2345724520 sur OpenAlexaff
Hani Kim, Florian Marks, Uros Novakovic, Peter J. Hotez, Robert E. Black

Notice bibliographique

RevueTropical Medicine & International Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKorean Peninsula Historical and Political Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPublic healthEquity (law)Poliomyelitis eradicationEconomic growthMedicinePoliomyelitisGlobal healthEnvironmental healthGovernment (linguistics)MeaslesPolitical scienceVaccinationNursingPediatricsImmunologyPoliovirusEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the current partnerships to improve the childhood immunisation programme in the Democratic Peoples' Republic of Korea (DPRK) in the context of the political determinants of health equity. METHODS: A literature search was conducted to identify public health collaborations with the DPRK government. Based on the amount of publicly accessible data and a shared approach in health system strengthening among the partners in immunisation programmes, the search focused on these partnerships. RESULTS: The efforts by WHO, UNICEF, GAVI and IVI with the DPRK government improved the delivery of childhood vaccines (e.g. pentavalent vaccines, inactivated polio vaccine, two-dose measles vaccine and Japanese encephalitis vaccine) and strengthened the DPRK health system by equipping health centres, and training all levels of public health personnel for VPD surveillance and immunisation service delivery. CONCLUSION: The VPD-focused programmatic activities in the DPRK have improved the delivery of childhood immunisation and have created dialogue and contact with the people of the DPRK. These efforts are likely to ameliorate the political isolation of the people of the DPRK and potentially improve global health equity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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