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Enregistrement W3108799517 · doi:10.1186/s12889-020-09890-0

Predictors of immunization coverage among 12–23 month old children in Ethiopia: systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3108799517 sur OpenAlexaboutno aff
Tahir Yousuf Nour, Alinoor Mohamed Farah, Omer Ali, Mohamed Omar Osman, Mowlid Akil Aden, Kalkidan Hassen Abate

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChecklistFunnel plotCritical appraisalMeta-analysisImmunizationPublication biasScopusBiostatisticsData extractionResidenceFamily medicineDemographyObservational studyPublic healthMEDLINEPediatricsAlternative medicineNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 I 2 , 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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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