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Enregistrement W3157122641 · doi:10.1016/j.ijid.2021.04.089

Impact of COVID-19 on immunization of Brazilian infants

2021· article· en· W3157122641 sur OpenAlexafffund
João Guilherme Bezerra Alves, José Natal Figueirôa, Marcelo L. Urquía

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésVaccinationPandemicMedicineImmunizationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Christian ministryVaccination scheduleEnvironmental healthDemographyPediatricsDiseaseVirologyImmunologyInfectious disease (medical specialty)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine recent vaccination trends among Brazilian children during their first year of life, and the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on these trends. METHODS: Monthly vaccination and birth data from the DATASUS (Department of Informatics of the Unified Health System) database of the Ministry of Health of Brazil were obtained from January 2017 to December 2020. Interrupted time series analysis was used to compare vaccination trends before and after March 2020, when isolation measures were first implemented in Brazil. RESULTS: There was no strong evidence of a significant change in trends during the study period, or before and during the pandemic at national level. However, the mean number of vaccinations per child was 10.6, which is lower than the 13 doses expected under the immunization schedule. CONCLUSIONS: Although the pandemic did not appreciably impact on vaccinations, incomplete immunization among children aged <1 year in Brazil is cause for concern. A potential impact of the COVID-19 pandemic on specific antigens or regional and sociodemographic disparities in vaccinations cannot be ruled out without further research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,352 · 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'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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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