Impact of COVID-19 on routine immunisation in South-East Asia and Western Pacific: Disruptions and solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle