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Enregistrement W2972221545 · doi:10.2196/14461

The Impact of War in Yemen on Immunization Coverage of Children Under One Year of Age: Descriptive Study

2019· article· en· W2972221545 sur OpenAlexvenueno aff
Amr Torbosh, Mohammed Al Amad, Abdulwahed Al Serouri, Yousef Khader

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunizationDescriptive researchEnvironmental healthDescriptive statisticsMedicineStatisticsMathematicsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: After 2 years of war that crippled the capacity of the Yemeni National Health System and left only 45% of health facilities functioning, Yemen faced increasing vaccine-preventable disease (VPD) outbreaks and may be at high risk of polio importation. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the impact of the 2015 war on the immunization coverage of children under 1 year. METHODS: Data on vaccination coverage for 2012-2015 were obtained from the national Expanded Program on Immunization (EPI). The vaccination coverage was calculated at the national and governorate levels by dividing the number of actually vaccinated children by the estimated population of children under 1 year. RESULTS: Although there was an increase from 2012 to 2014 in the national coverage for penta-3 vaccine (82% in 2012 vs 88% in 2014) and measles vaccine (70% in 2012 vs 75% in 2014), the coverage was still below the national target (≥95%). Furthermore, the year 2015 witnessed a marked drop in the national coverage compared with 2014 for the measles vaccine (66% in 2015 vs 75% in 2014), but a slight drop in penta-3 vaccine coverage (84% in 2015 vs 88% in 2014). Bacillus Calmette-Guérin vaccine also showed a marked drop from 73% in 2014 to 49% in 2015. These reductions were more marked in governorates that witnessed armed confrontations (eg, Taiz, Lahj, and Sa'dah governorates). On the other hand, governorates that did not witness armed confrontations showed an increase in coverage (eg, Raymah and Ibb), owing to an increase in their population because of displacement from less secure and confrontation-prone governorates. CONCLUSIONS: This analysis demonstrated the marked negative impact of the 2015 war on immunization coverage, especially in the governorates that witnessed armed confrontations. This could put Yemen at more risk of VPD outbreaks and polio importation. Besides the ongoing efforts to stop the Yemeni war, strategies for more innovative vaccine delivery or provision and fulfilling the increasing demands are needed, especially in governorates with confrontations. Enhancing EPI performance through supportable investments in infrastructure that was destroyed by the war and providing decentralized funds are a prerequisite.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,402
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 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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