Impact of the 2015 Yemeni War on the Under One Year Children Immunization Coverage
Notice bibliographique
Résumé
Background: After two-years of the war that have crippled the capacity of the Yemeni National Health System and left only 45% of health facilities are functioning, Yemen faced increasing vaccine preventable diseases (VPD) outbreaks and may become at high risk of polio importation. Objective: To document the impact of the 2015 war on under one-year Yemeni children immunization coverage. Methods: Data on vaccination coverage for the 2012-2015 was obtained from the National Expand Program for Immunization (EPI). The vaccination coverage was calculated at national and governorate levels through dividing the number of the actually vaccinated children by the estimated under one-year children population. Results: Although there is an increase from 2012 to 2014 in the national coverage with Penta 3 (82 vs. 88%) and measles (70% vs. 75% respectively), the coverage was still below the national target (= 90%). Furthermore, the 2015 witnessed marked drop in national coverage compared to 2014 for measles (66% vs. 75%) and BCG (49% vs. 73%) but slight drop in coverage by Penta 3 (84% vs. 88%). Such drop was more marked at the governorates that witness armed confrontations e.g. Taiz governorate showed drop in Penta 3 coverage from 93% in 2014 to 73% in 2015 and Sa`dah from 50% to 38%. On the other sides, governorates that did not witness armed confirmations showed increase in coverage e.g. Rima showed increase in Penta 3 coverage from 87% to 106% for the same period. Conclusions: The analysis shows the marked negative impact of the 2015 war on immunization coverage especially in the governorates that witness armed confrontations that may put Yemen at more risk for polio importation and VPD outbreaks. Besides the ongoing struggles to stop the Yemeni war, more innovative vaccine delivery/provision and increasing demands strategies are needed especially in governorates with confrontations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».