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Enregistrement W4224861708 · doi:10.1186/s12889-022-13113-z

Does mothers’ and caregivers' access to information on their child’s vaccination card impact the timing of their child’s measles vaccination in Uganda?

2022· article· en· W4224861708 sur OpenAlexaff
Bridget C. Griffith, Sarah E. Cusick, Kelly M. Searle, Diana M. Negoescu, Nicole E. Basta, Cecily Banura

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBill and Melinda Gates FoundationMinnesota Population Center, University of MinnesotaNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésVaccinationMedicineMeaslesMeasles vaccinePopulationPediatricsPublic healthDemographyEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: On-time measles vaccination is essential for preventing measles infection among children as early in life as possible, especially in areas where measles outbreaks occur frequently. Characterizing the timing of routine measles vaccination (MCV1) among children and identifying risk factors for delayed measles vaccination is important for addressing barriers to recommended childhood vaccination and increasing on-time MCV1 coverage. We aim to assess the timing of children's MCV1 vaccination and to investigate the association between demographic and healthcare factors, mothers'/caregivers' ability to identify information on their child's vaccination card, and achieving on-time (vs. delayed) MCV1 vaccination. METHODS: We conducted a population-based, door-to-door survey in Kampala, Uganda, from June-August of 2019. We surveyed mothers/caregivers of children aged one to five years to determine how familiar they were with their child's vaccination card and to determine their child's MCV1 vaccination status and timing. We assessed the proportion of children vaccinated for MCV1 on-time and delayed, and we evaluated the association between mothers'/caregivers' ability to identify key pieces of information (child's birth date, sex, and MCV1 date) on their child's vaccination card and achieving on-time MCV1 vaccination. RESULTS: Of the 999 mothers/caregivers enrolled, the median age was 27 years (17-50), and median child age was 29 months (12-72). Information on vaccination status was available for 66.0% (n = 659) of children. Of those who had documentation of MCV1 vaccination (n = 475), less than half (46.5%; n = 221) achieved on-time MCV1 vaccination and 53.5% (n = 254) were delayed. We found that only 47.9% (n = 264) of the 551 mothers/caregivers who were asked to identify key pieces of information on their child's vaccination card were able to identify the information, but ability to identify the key pieces of information on the card was not independently associated with achieving on-time MCV1 vaccination. CONCLUSION: Mothers'/caregivers' ability to identify key pieces of information on their child's vaccination card was not associated with achieving on-time MCV1 vaccination. Further research can shed light on interventions that may prompt or remind mothers/caregivers of the time and age when their child is due for measles vaccine to increase the chance of the child receiving it at the recommended time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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