Methodologies to measure the coverage of vitamin A supplementation: a systematic review
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
Countries are increasingly transitioning from event-based vitamin A supplementation (VAS) distribution to delivery through routine health system contacts, shifting also to administrative, electronic-based monitoring tools, a process that brings certain limitations affecting the quality of administrative VAS coverage. At present, there is no standardised methodology for measuring the coverage of VAS delivered through routine health services. To address this gap, we conducted a systematic review of the literature to identify and recommend methods to measure VAS coverage, with the aim of providing guidance to countries on the collection of consistent data for planning, monitoring and evaluating VAS programmes integrated into routine health systems. We searched the PubMed®, Embase®, Scopus, Google Scholar and World Health Organization (WHO) Global Index Medicus databases for studies published from 1 January 2000 to 1 January 2021, reporting original data on VAS coverage and methodologies used for measurement. We screened 2371 original titles and abstracts, assessed twenty-seven full-text articles and ultimately included eighteen studies. All but two studies used a coverage cluster survey (CCS) design to measure VAS coverage, adapting the WHO Vaccination Coverage Cluster Surveys methodology, by modifying sample size and sampling parameters. Annual two-dose VAS coverage was reported from only four studies. Until electronic-based systems to collect and analyse VAS data are equipped to measure routine two-dose VAS coverage using administrative data, CCSs that comply with the 2018 WHO Vaccination Coverage Cluster Surveys Reference Manual represent the gold-standard method for effective VAS programme monitoring.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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