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Enregistrement W2789610790 · doi:10.1016/s2214-109x(18)30176-1

Near universal childhood vaccination rates in Rwanda: how was this achieved and can it be duplicated?

2018· article· en· W2789610790 sur OpenAlexaff
James Bao, Heather McAlister, Julia Robson, Alissa Wang, Kirstyn Koswin, Félix Sayinzoga, Hassan Sibomana, JeanPaul Uwizihiwe, Jean de Dieu Hakizimana, José Nyamusore, Adeline Kabeja, Joseph Wong, Stanley Zlotkin

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationMedicineEnvironmental healthProcurementGovernment (linguistics)Economic growthFamily medicineSocioeconomicsBusinessImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundAccording to data from the WHO Vaccine-Preventable Disease Monitoring System, Rwanda has achieved near universal childhood vaccination rates, with an overall national coverage rate for childhood immunisation of 98% in 2015. These rates are striking given the country's status as a post-conflict, post-genocide, and low-income country. In this study, we aimed to determine factors that contributed to the success of Rwanda's childhood immunisation programme.MethodsWe used primary and secondary sources to identify such factors. Primary research was conducted in August, 2017, in Eastern Province, Northern Province, and the city of Kigali, Rwanda. We used snow-ball sampling to recruit interviewees. Semi-structured interviews were conducted with government, multilateral organisations, and non-governmental staff members involved in the planning and delivery of Rwanda's immunisation programme. Secondary sources included review of primary databases, grey literature, and peer-reviewed literature that was identified through searches in Google Scholar and PubMed for articles written in English and published since Jan 1, 2000, using combinations of the search terms “Rwanda”, “vaccination”, “immunisation”, and “programme”.Findings24 interviews were conducted and secondary data were analysed. Several factors have contributed to Rwanda's vaccination success. First, at the local level, an engaged cadre of community health workers sensitises communities on the importance of vaccinations and performs health surveillance duties. Second, an integrated health management information system guides vaccination procurement and distribution to support vaccine delivery at the local level. Third, at the governmental level, the vaccination programme is driven by strong political will to prioritise health. Fourth, implementation is sufficiently decentralised to the district and village level to tailor appropriate approaches for the local population. Fifth, the uniquely Rwandan practice of imihigo, which involves leaders at all levels of government (centrally and locally) signing performance contracts to achieve certain targets, enhances accountability and ownership. Finally, the Rwandan health system benefits from strong relationships with development partners and cross-over effects from global health initiatives, particularly in developing capacity for supply chain and cold chain management.InterpretationAlthough cultural factors such as imihigo differentiate Rwanda from demographically comparable countries, the success of the Rwandan vaccine programme is multifactorial. These factors include strong, high-level political will, multilevel accountability, effective use of funding, partnership with development partners, integrated health information, and community-level data collection. Countries aiming to improve coverage may wish to study and emulate these factors.FundingMastercard Center for Inclusive Growth.

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 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)0,001
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 enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,311 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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