Systematic review on reducing missed opportunities for vaccinations in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To estimate the prevalence of missed opportunities for vaccination (MOV) in Latin America and the effect of interventions targeting health systems, health workers, patients, and communities on MOV. Methods: Searches were conducted in MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and LILACS electronic databases and relevant organizations were contacted, including the Pan American Health Organization (PAHO), to identify studies meeting eligibility criteria. A pair of reviewers identified 27 randomized and non-randomized studies quantifying the effectiveness of any intervention for reducing MOV and 5 studies assessing the rate of MOV in Latin America. Results are reported narratively when criteria to pool results were not met, and the certainty of this evidence was assessed using the GRADE approach. Results: Evidence suggests the rate of MOV in Latin America ranged from 5% to 37% with a pooled estimate of 17% (95% CI [9, 32]) (low certainty) and that monetary incentives to healthcare teams, training for healthcare teams on how to communicate with patients, and educational interventions for caregivers probably reduce MOV (moderate to very low certainty). Conclusions: There is insufficient evidence supporting the implementation of any intervention as policy based only on the potential reduction of MOV without considering several factors, including costs, feasibility, acceptability, and equity.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».