Lessons from Yemen: Diphtheria and Polio Campaign in the Context of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Yemen conducted a diphtheria campaign in five governorates between 4 July and 19 July 2020, followed by a polio campaign in 13 governorates between 25 July and 17 August 2020. The study aimed at documenting lessons from conducting the campaigns within the context of COVID-19 pandemic in Yemen after their initial suspension in March 2020. The lessons could contribute to the evidence on the feasibility of maintaining and continuing vaccination campaigns in the context of COVID-19. The descriptive study relied on key informants and content analysis of planning and budgeting documents and daily monitoring reports as data sources. The COVID-19 precautions, including masks, gloves, hand sanitizers, and reduced crowding and social distancing, were applied during the campaigns. These measures minimized concerns over COVID-19, enabling the campaigns to go on, achieving 75% of its target for diphtheria and 96% of the polio campaign’s target. The provision of personal protective equipment increased the campaign’s perceived safety, leading to its smooth implementation. The measures constituted only about 4 percent of the entire cost of the campaign. The lessons learned will inform the planning and implementation of other upcoming vaccination-related activities in Yemen. This is also a good case study and experience for sharing with other countries.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».