Systematic Review and Meta-Analysis of Interventions to Improve Access and Coverage of Adolescent Immunizations
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination strategies are among the most successful and cost-effective public health strategies for preventing disease and death. Until recently, most of the existing immunization programs targeted infants and children younger than 5 years which have successfully resulted in reducing global infant and child mortality. Adolescent immunization has been relatively neglected, leaving a quarter of world's population underimmunized and hence vulnerable to a number of preventable diseases. In recent years, a large number of programs have been launched to increase the uptake of different vaccines in adolescents; however, the recommended vaccination coverage among the adolescent population overall remains very low, especially in low- and middle-income countries. Adolescent vaccination has received significantly more attention since the advent of the human papillomavirus (HPV) vaccine in 2006. However, only half of the adolescent girls in the United States received a single dose of HPV vaccine while merely 43% and 33% received two and three doses, respectively. We systematically reviewed literature published up to December 2014 and included 23 studies on the effectiveness of interventions to improve immunization coverage among adolescents. Moderate-quality evidence suggested an overall increase in vaccination coverage by 78% (relative risk: 1.78; 95% confidence interval: 1.41-2.23). Review findings suggest that interventions including implementing vaccination requirement in school, sending reminders, and national permissive recommendation for adolescent vaccination have the potential to improve immunization uptake. Strategies to improve coverage for HPV vaccines resulted in a significant decrease in the prevalence of HPV by 44% and genital warts by 33%; however, the quality of evidence was low. Analysis from single studies with low- or very low-quality evidence suggested significant decrease in varicella deaths, measles incidence, rubella susceptibility, and incidence of pertussis while the impact was nonsignificant for incidence of mumps with their respective vaccines. Further rigorous evidence is needed to evaluate the effectiveness of strategies to improve immunization uptake among adolescents from low- and middle-income countries.
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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 | 0,013 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».