1097Inequalities in full vaccination coverage by maternal education and wealth quintiles in South Asian countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Estimated one in four children is not fully immunized in South Asia. This study aimed to compare full vaccination coverage in the region and its inequalities by maternal education and household wealth quintile. Methods We used data from the most recent Demographic and Health Survey (DHS) from Nepal, India, Pakistan, Bangladesh, Afghanistan, and the Maldives. Children aged 12-23 months were included. We defined full vaccination as receiving at least six antigen: Bacille Calmette Guerin, Diptheria, Pertussis, Tetanus, Polio, and Measles. We measured absolute inequalities using the slope index of inequality (SII), and relative inequalities using the relative index of inequality (RII) both for maternal education and household wealth quintiles. Results The full vaccination coverage ranged from 46% in Afghanistan to 84% in Bangladesh. Pakistan had the largest inequalities in coverage by maternal education (SII: -50.0, RII: 0.4) and household wealth quintile (SII: -47.1, RII: 0.5). The SII by wealth quintiles was smaller (-8.4) in Nepal compared to Bangladesh, India, Pakistan, and Afghanistan, but it was larger (-30.5) by maternal education compared to Bangladesh and India, although smaller than Pakistan and Afghanistan. The RII followed a similar trend. Conclusions All South Asian countries studied had full vaccination coverage under 85%. Both absolute and relative inequalities were larger by maternal education compared to wealth quintile in four of the six countries. Key messages Larger inequalities by maternal education compared to wealth-based inequalities in most South Asian countries indicate the critical role of maternal education to improve child health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».