Using Mobile Phones to Improve Vaccination Uptake in 21 Low- and Middle-Income Countries: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of vaccination have been comprehensively proven; however, disparities in coverage persist because of poor health system management, limited resources, and parental knowledge and attitudes. Evidence suggests that health interventions that engage local parties in communication strategies improve vaccination uptake. As mobile technology is widely used to improve health communication, mobile health (mHealth) interventions might be used to increase coverage. OBJECTIVE: The aim of this study was to conduct a systematic review of the available literature on the use of mHealth to improve vaccination in low- and middle-income countries with large numbers of unvaccinated children. METHODS: In February 2017, MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online), Scopus, and Web of Science, as well as three health organization websites-Communication Initiative Network, TechNet-21, and PATH-were searched to identify mHealth intervention studies on vaccination uptake in 21 countries. RESULTS: Ten peer-reviewed studies and 11 studies from white or gray literature were included. Nine took place in India, three in Pakistan, two each in Malawi and Nigeria, and one each in Bangladesh, Zambia, Zimbabwe, and Kenya. Ten peer-reviewed studies and 7 white or gray studies demonstrated improved vaccination uptake after interventions, including appointment reminders, mobile phone apps, and prerecorded messages. CONCLUSIONS: Although the potential for mHealth interventions to improve vaccination coverage seems clear, the evidence for such interventions is not. The dearth of studies in countries facing the greatest barriers to immunization impedes the prospects for evidence-based policy and practice in these settings.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».