The performance of routine immunization in selected African countries during the first six months of the COVID-19 pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: following the declaration of the COVID-19 pandemic on 11 March 2020, countries started implementing strict control measures, health workers were re-deployed and health facilities re-purposed to assist COVID-19 control efforts. These measures, along with the public concerns of getting COVID-19, led to a decline in the utilization of regular health services including immunization. METHODS: we reviewed the administrative routine immunization data from 15 African countries for the period from January 2018 to June 2020 to analyze the trends in the monthly number of children vaccinated with specific antigens, and compare the changes in the first three months of the COVID-19 pandemic. RESULTS: thirteen of the 15 countries showed a decline in the monthly average number of vaccine doses provided, with 6 countries having more than 10% decline. Nine countries had a lower monthly mean of recipients of first dose measles vaccination in the second quarter of 2020 as compared to the first quarter. Guinea, Nigeria, Ghana, Angola, Gabon, and South Sudan experienced a drop in the monthly number of children vaccinated for DPT3 and/or MCV1 of greater than 2 standard deviations at some point in the second quarter of 2020 as compared to the mean for the months January-June of 2018 and 2019. CONCLUSION: countries with lower immunization coverage in the pre-COVID period experienced larger declines in the number of children vaccinated immediately after the COVID-19 pandemic was declared. Prolonged and significant reduction in the number of children vaccinated poses a serious risk for outbreaks such as measles. Countries should monitor coverage trends at national and subnational levels, and undertake catch-up vaccination activities to ensure that children who have missed scheduled vaccines receive them at the earliest possible time.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».