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Enregistrement W2487360864 · doi:10.1016/s2214-109x(16)30141-3

State of inequality in diphtheria-tetanus-pertussis immunisation coverage in low-income and middle-income countries: a multicountry study of household health surveys

2016· article· en· W2487360864 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésInequalityMedicineEnvironmental healthEquity (law)DemographyGeographyMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immunisation programmes have made substantial contributions to lowering the burden of disease in children, but there is a growing need to ensure that programmes are equity-oriented. We aimed to provide a detailed update about the state of between-country inequality and within-country economic-related inequality in the delivery of three doses of the combined diphtheria, tetanus toxoid, and pertussis-containing vaccine (DTP3), with a special focus on inequalities in high-priority countries. METHODS: We used data from the latest available Demographic and Health Surveys and Multiple Indicator Cluster Surveys done in 51 low-income and middle-income countries. Data for DTP3 coverage were disaggregated by wealth quintile, and inequality was calculated as difference and ratio measures based on coverage in richest (quintile 5) and poorest (quintile 1) household wealth quintiles. Excess change was calculated for 21 countries with data available at two timepoints spanning a 10 year period. Further analyses were done for six high-priority countries-ie, those with low national immunisation coverage and/or high absolute numbers of unvaccinated children. Significance was determined using 95% CIs. FINDINGS: National DTP3 immunisation coverage across the 51 study countries ranged from 32% in Central African Republic to 98% in Jordan. Within countries, the gap in DTP3 immunisation coverage suggested pro-rich inequality, with a difference of 20 percentage points or more between quintiles 1 and 5 for 20 of 51 countries. In Nigeria, Pakistan, Laos, Cameroon, and Central African Republic, the difference between quintiles 1 and 5 exceeded 40 percentage points. In 15 of 21 study countries, an increase over time in national coverage of DTP3 immunisation was realised alongside faster improvements in the poorest quintile than the richest. For example, in Burkina Faso, Cambodia, Gabon, Mali, and Nepal, the absolute increase in coverage was at least 2·0 percentage points per year, with faster improvement in the poorest quintile. Substantial economic-related inequality in DTP3 immunisation coverage was reported in five high-priority study countries (DR Congo, Ethiopia, Indonesia, Nigeria, and Pakistan), but not Uganda. INTERPRETATION: Overall, within-country inequalities in DTP3 immunisation persist, but seem to have narrowed over the past 10 years. Monitoring economic-related inequalities in immunisation coverage is warranted to reveal where gaps exist and inform appropriate approaches to reach disadvantaged populations. FUNDING: None.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,303 · 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