State of inequality in diphtheria-tetanus-pertussis immunisation coverage in low-income and middle-income countries: a multicountry study of household health surveys
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».