The Immunization Data Quality Assessment, Sana’a Capital, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background The Expanded Program of Immunization (EPI) aims to increase immunization coverage. However, this cannot be achieved without an efficient data management system and without ensuring data quality. Objective We aimed to assess the quality of immunization data at Sana’a capital. Methods The World Health Organization data quality self-assessment tools were used. Three random urban districts and the only rural district (Bani-Al Hairth) at Sana’a capital were selected. From each district, one-third of the public health facilities (HFs) that were providing EPI services were randomly selected. Accuracy ratios (ARs), discrepancy levels (DLs), completeness, and timeliness were calculated from tally sheets and reports for Bacillus Calmette-Guerin (BCG) vaccines, third doses of pentavalent-3 (Penta-3) vaccines, and first doses of measles and rubella (MR-1) vaccines. The quality index was assessed for the five components (ie, recording and reporting, archiving, demographic information, core output/analysis, and using data for action) through a prestructured questionnaire. Results While the overall ARs and DLs for BCG, Penta-3, and MR-1 indicated overreporting at the HF level, there was overreporting for BCG and Penta-3 and underreporting for MR-1 at the district level. With regard to the overall quality index, recording and reporting achieved the highest score (90% and 96%, respectively), while using data for action had the lowest score (61% and 78%, respectively) at the HF and district levels. While completeness and timeliness were scored 100% at all HFs, both were inadequate at the Al-Sabain (93% and 99%, respectively) and Bani-Al Hairth (75% and 83%, respectively) districts. Conclusions The findings showed that the quality of immunization data in Sana’a capital’s HFs and districts was inadequate, with weaknesses in using data for action. Furthermore, completeness and timeliness were found to be unsatisfactory at the rural district and one of the urban districts. Ensuring data quality through strengthening the EPI data management system should be prioritized. Larger-scale and regular assessments of the EPI data management system are recommended.
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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 | 0,026 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».