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Enregistrement W3127065102 · doi:10.1016/j.lanwpc.2021.100140

Impact of COVID-19 on routine immunisation in South-East Asia and Western Pacific: Disruptions and solutions

2021· article· en· W3127065102 sur OpenAlexaff
Rebecca C. Harris, Yutao Chen, Pierre Côté, Antoine Ardillon, Maria Carmen Nievera, Anna Lisa Ong‐Lim, Somasundaram Aiyamperumal, Chan Poh Chong, Kiruthika Velan Kandasamy, Kuharaj Mahenthiran, Ta-Wen Yu, Changshu Huang, Clotilde El Guerche‐Séblain, Juan C. Vargas-Zambrano, Ayman Chit, Gopinath Nageshwaran

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSanofi PasteurSanofi
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakEast AsiaAsia pacificSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GeographyPandemicVirologyChinaHistoryMedicineOutbreakEthnologyInfectious disease (medical specialty)Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Data on COVID-19-induced disruption to routine vaccinations in the South-East Asia and Western Pacific regions (SEAR/WPR) have been sparse. This study aimed to quantify the impact of COVID-19 on routine vaccinations by country, antigen, and sector (public or private), up to 1 June 2020, and to identify the reasons for disruption and possible solutions. METHODS: Sanofi Pasteur teams from 19 countries in SEAR/WPR completed a structured questionnaire reporting on COVID-19 disruptions for 13-19 routinely delivered antigens per country, based on sales data, government reports, and regular physician interactions. Data were analysed descriptively, disruption causes ranked, and solutions evaluated using a modified public health best practices framework. FINDINGS: 95% (18/19) of countries reported vaccination disruption. When stratified by country, a median of 91% (interquartile range 77-94) of antigens were impacted. Infancy and school-entry age vaccinations were most impacted. Both public and private sector healthcare providers experienced disruptions. Vaccination rates had not recovered for 39% of impacted antigens by 1 June 2020. Fear of infection, movement/travel restrictions, and limited healthcare access were the highest-ranked reasons for disruption. Highest-scoring solutions were separating vaccination groups from unwell patients, non-traditional vaccination venues, virtual engagement, and social media campaigns. Many of these solutions were under-utilised. INTERPRETATION: COVID-19-induced disruption of routine vaccination was more widespread than previously reported. Adaptable solutions were identified which could be implemented in SEAR/WPR and elsewhere. Governments and private providers need to act urgently to improve coverage rates and plan for future waves of the pandemic, to avoid a resurgence of vaccine-preventable diseases. FUNDING: Sanofi Pasteur.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations173
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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