Organisational and Structural Drivers of Childhood Immunisation in the European Region: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite the implementation of widespread vaccination programs, the European Health Systems continue to experience care challenges attributable to organizational and structural issues. This study aimed to review the available data on aspects within the organizational and structural domains that might impact vaccination coverage. We searched a comprehensive range of databases from 1 January 2007 to 6 July 2021 for studies that reported quantitative or qualitative research on interventions to raise childhood vaccine coverage. Outcome assessments comprised organizational and structural factors that contribute to vaccine concern among pediatric parents, as well as data reported influencing the willingness to vaccinate. To analyze the risk of bias, the Ottawa, JBI's (Joanna Briggs Institute) critical appraisal tool, and Amstar quality assessment were used accordingly. The inclusion criteria were met by 205 studies across 21 articles. The majority of the studies were conducted in the United Kingdom (6), the European Union (3), and Italy (3). A range of interventions studied in primary healthcare settings has been revealed to improve vaccination coverage rates including parental engagement and personalization, mandatory vaccination policies, program redesign, supply chain design, administering multiple/combination vaccines, improved vaccination timing and intervals, parental education and reminders, surveillance tools and Supplemental Immunisation Activity (SIA), and information model.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».