A scoping review of interventions for vaccine stock management in primary health-care facilities
Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges facing the success of immunization programs is shortages of vaccines at health facilities, which could result from inadequate vaccine stock management. Several approaches have been designed by countries to improve vaccine stock management. This review summarizes currently available information on interventions for vaccine stock management.We considered both randomized trials and non-randomized studies eligible for inclusion in this review. The following databases were searched: PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, World Health Organization Library Information System, Web of Science, and PDQ-Evidence. We searched the websites of the World Health Organization, Global Alliance for Vaccine and Immunization, PATH's Vaccine Resources Library, and United Nations Children's Fund. The reference lists of all the included studies were also searched. Two authors independently screened search outputs, reviewed full texts of potentially eligible articles, evaluated risk of bias, and extracted data; resolving disagreements through consensus.Four studies met our inclusion criteria (three before-after studies and one randomized trial). Three studies were conducted in low- and middle-income countries while one was conducted in Canada (a high-income country). All the studies had various limitations and were classified as having a high risk of bias. Study findings suggest that the use of digital information systems to improve information and stock visibility, coupled with other interventions (such as training of health-care workers on the use of innovative tools and redesign of the supply chain to tackle certain bottlenecks), has the potential to increase vaccine availability, reduce response times, and improve the quality of vaccine records.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».