Methodologies to measure the coverage of vitamin A supplementation: a systematic review
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».