Supporting the pandemic response and timely access to COVID-19 vaccines: a case for stronger priority setting and health system governance in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Priority setting and health system governance are critical for optimising healthcare interventions and determining how best to allocate limited resources. The COVID-19 pandemic has buttressed the need for these especially now that vaccines are available to curb the spread of the disease. In many low- and middle-income countries (LMICs), vaccine coverage remains low, due in large part to sub-optimal priority setting and health system governance which has led to inequities in access and has fuelled vaccine hesitancy. An analysis of the situation in Nigeria identified key issues that have affected the health system response to COVID-19 and impeded timely access to the vaccine. These include weak vaccine procurement strategies, limited evidence on strategies for prioritising recipients and approaches for rolling out mass vaccination programmes for the entire population, lack of a communication strategy to reduce the incidence of vaccine hesitancy and failures to proactively address vaccine hesitancy through the implementation of vaccination programmes. Nigeria and other many other LMICs are still facing the prospect of subsequent and potentially worsening waves of the COVID-19 pandemic. Without effective priority setting, there is a risk that the country will not accelerate vaccine rollout quickly enough to achieve high coverage rates that will ensure herd immunity. In the context of existing weaknesses in health system governance, there is an urgent need to strengthen priority settings in Nigeria and identify and implement context-specific solutions that can improve vaccine coverage for the population.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».