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Enregistrement W2901992669 · doi:10.1186/s12889-018-6197-8

Routine immunization community surveys as a tool for guiding program implementation in Kaduna state, Nigeria 2015–2016

2018· article· en· W2901992669 sur OpenAlexaboutno aff
Terna Nomhwange, Faisal Shuaib, Fiona Braka, Sambo Godwin, Usman Kariko, Umeh Gregory, Sisay G. Tegegne, Bassey Okposen, Chima Onoka

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineBiostatisticsPsychological interventionPublic healthPoliomyelitisEnvironmental healthQuarter (Canadian coin)Poliomyelitis eradicationGovernment (linguistics)Routine immunizationCommunity healthFamily medicineVaccinationPediatricsNursingGeographyMeasles

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Routine childhood immunization remains an important strategy for achieving polio eradication and maintaining a polio-free world. To address gaps in reported administrative coverage data, community surveys were conducted to verify coverage, and guide strategic interventions for improved coverage. METHODS: We reviewed the conduct of community surveys by World Health Organization (WHO) field volunteers deployed as part of the surge capacity to Kaduna state and the use of survey results between July 2015 and June 2016. Monthly and quarterly collation and use of these data to guide the deployment of various interventions aimed at strengthening routine immunization in the state. RESULTS: Over 97,000 children aged 0-11 months were surveyed by 138 field volunteers across 237 of the 255 wards in Kaduna state. Fully or appropriately immunized children increased from 67% in the fourth quarter of 2015 to 76% by the end of the second quarter of 2016. Within the period reviewed, the number of local government areas with < 80% coverage reduced from eight to zero. CONCLUSIONS: The routine conduct of community surveys by volunteers to inform interventions has shown an improvement in the vaccination status of children 0-11 months in Kaduna state and remains a useful tool in addressing administrative data quality issues.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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