The Impact of COVID-19 Pandemic on Inequity in Routine Childhood Vaccination Coverage: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine childhood vaccination coverage rates fell in many countries during the COVID-19 pandemic, but the impact of inequity on coverage is unknown. METHODS: We synthesised evidence on inequities in routine childhood vaccination coverage (PROSPERO, CRD 42021257431). Studies reporting empirical data on routine vaccination coverage in children 0-18 years old during the COVID-19 pandemic by equity stratifiers were systematically reviewed. Nine electronic databases were searched between 1 January 2020 and 18 January 2022. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Tool for Cohort Studies. Overall, 91 of 1453 studies were selected for full paper review, and thirteen met the inclusion criteria. RESULTS: The narrative synthesis found moderate evidence for inequity in reducing the vaccination coverage of children during COVID-19 lockdowns and moderately strong evidence for an increase in inequity compared with pre-pandemic months (before March 2020). Two studies reported higher rates of inequity among children aged less than one year, and one showed higher inequity rates in middle- compared with high-income countries. CONCLUSIONS: Evidence from a limited number of studies shows the effect of the pandemic on vaccine coverage inequity. Research from more countries is required to assess the global effect on inequity in coverage.
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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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».