Serological Surveys for complementing assessments of vaccination coverage in sub-Saharan Africa: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Serosurveys of biomarkers of infection/vaccination are widely used for evaluating vaccine-induced immunity and monitoring the effectiveness of immunisation programmes in developed countries. In sub-Saharan Africa (sSA) where vaccination coverage (VC) estimates are often incomplete, inaccurate and overestimate effective population immunity, the use of serosurveys is limited. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> We conducted a review of the use of serosurveys to assess/complement assessments of VC in sSA by searching electronic databases (PubMed, Embase, Web of Science, Popline, Ovid and Africa Wide Information) for English language articles published from 1 <ns4:sup>st</ns4:sup> January 1940 to 31 <ns4:sup>st</ns4:sup> January 2017. We also searched the references of retrieved articles. SSA was defined as all of Africa excluding the countries in North Africa. We included only articles that measured VC and assessed the quality of these studies using the Newcastle-Ottawa Scale. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> We found 1056 unique records, reviewed 20 eligible studies of which just 12 met our inclusion criteria. These 12 studies were serosurveys of measles, tetanus, polio and yellow fever. Antibodies induced by natural infection confounded serological test results and there was significant discordance between vaccination history and the presence of antibodies in all except for tetanus vaccine. No study looked at Hepatitis B. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> Serosurveys for tetanus or tetanus containing vaccines may be directly useful for ascertainment of vaccination exposure or reliably complement current survey methods that measure VC. Given the limited experience in using serosurveys for this purpose in sSA, well-designed serosurveys of tetanus and possibly hepatitis B are required to further validate/evaluate their performance. </ns4:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».