Inequalities in full vaccination coverage based on maternal education and wealth quintiles among children aged 12–23 months: further analysis of national cross-sectional surveys of six South Asian countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was conducted to compare full vaccination coverage and its inequalities (by maternal education and household wealth quintile). DESIGN: This further analysis was based on the data from national-level cross-sectional Demographic and Health Survey (DHS) from six countries in South Asia. SETTING: We used most recent DHS data from six South Asian countries: Nepal, India, Pakistan, Bangladesh, Afghanistan and the Maldives. The sample size of children aged 12-23 months ranged from 6697 in the Maldives to 628 900 in India. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: To measure absolute and relative inequalities of vaccination coverage, we used regression-based inequality measures, slope index of inequality (SII) and the relative index of inequality (RII), respectively, by maternal education and wealth quintile. RESULTS: Full vaccination coverage was the highest in Bangladesh (84%) and the lowest in Afghanistan (46%), with an average of 61.5% for six countries. Pakistan had the largest inequalities in coverage both by maternal education (SII: -50.0, RII: 0.4) and household wealth quintile (SII: -47.1, RII: 0.5). Absolute inequalities were larger by maternal education compared with wealth quintile in four of the six countries. The relative index of inequality by maternal education was lower in Pakistan (0.5) and Afghanistan (0.5) compared with Nepal (0.7), India (0.7) and Bangladesh (0.7) compared with rest of the countries. By wealth quintiles, RII was lower in Pakistan (0.5) and Afghanistan (0.6) and higher in Nepal (0.9) and Maldives (0.9). CONCLUSIONS: The full vaccination coverage in 12-23 months old children was below 85% in all six countries. Inequalities by maternal education were more profound than household wealth-based inequalities in four of six countries studied, supporting the benefits of maternal education to improve child health outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».