Effect of vaccination on children’s learning achievements: findings from the India Human Development Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Beyond the prevention of illness and death, vaccination may provide additional benefits such as improved educational outcomes. However, there is currently little evidence on this question. Our objective was to estimate the effect of childhood vaccination on learning achievements among primary school children in India. METHODS: We used cohort data from the India Human Development Survey. Vaccination status and confounders were measured among children who were at least 12 months old at baseline in 2004-2005. In 2011-2012, the same children completed basic reading, writing and math tests. We estimated the effect of full vaccination during childhood on learning achievements using inverse probability of treatment-weighted logistic regression models and results reported on the risk difference scale. The propensity score included 33 potential community-, household-, mother- and child-level confounders as well as state fixed effects. RESULTS: Among the 4877 children included in our analysis, 54% were fully vaccinated at baseline, and 54% could read by the age of 8-11 years. The estimated effect of full vaccination on learning achievements ranged from 4 to 6 percentage points, representing relative increases ranging from 6% to 12%. Bias analysis suggested that our observed effects could be explained by unmeasured confounding, but only in the case of strong associations with the treatment and outcome. CONCLUSION: These results support the hypothesis that vaccination has lasting effects on children's learning achievements. Further work is needed to confirm findings and elucidate the potential mechanisms linking vaccines to educational outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».