Predictors of immunization coverage among 12–23 month old children in Ethiopia: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Immunization is one of modern medicine’s greatest achievements in the last three decades. Annually it can prevent nearly 2 to 3 million deaths. Understanding the determinants of effective immunization coverage is a critical undertaking. Accordingly, we set out to check the best available evidence of outstanding predictors of immunization coverage among children aged 12–23 months in Ethiopia. Method Electronic databases including PubMed, Google Scholar, HINARI, and SCOPUS, Web of Science, African Journals Online, Ethiopian Medical Journals were searched. The search process, study selection, critical appraisal, and data extraction were done independently by two reviewers using Joanna Briggs Institute Meta-analysis for Review Instrument (JBI-MAStARI). The difference between reviewers was resolved with a third person. The risk of bias was assessed by the Newcastle Ottawa Tool for observational studies. Data were extracted using the Microsoft Excel checklist and exported to STATA 13. Heterogeneity was assessed using I2, Funnel plot and Egger’s test was used to check for publication bias. Results We identified 26 studies with 15,042 children with mothers/caretakers to assess factors associated with immunization coverage and significant factors were: maternal formal education, (OR = 2.45; 95% CI: 1.62–3.72), paternal formal education, (OR = 1.01; 95% CI: 0.27–3.77), residence, (OR = 2.11; 95% CI: 1.00–4.45), birth at health facility (OR = 1.86; 95% CI: 0.99–3.49), family size less than four, (OR = 1.81; 95% CI: 1.16–2.84), knowledge on age of immunization to be completed (OR = 6.18;95% CI: 3.07–12.43), knowledge on immunization schedule (OR = 2.49; 95% CI: 1.35–4.59), time to travel to health faculties, (OR = 1.74; 95% CI: 0.62–4.89), antennal care, (OR = 3.11; 95% CI: 1.64–5.88), and tetanus toxoid vaccination, (OR = 4.82; 95% CI: 2.99–7.75). Conclusion Our findings showed that literacy, residence, awareness, family size, maternal health services use, and proximity of the health facilities were factors associated with full immunization. This implies that there is a need for primary health service expansion and health education to “hard to reach areas” to improve immunization coverage for children aged 12–23 months.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».