The impact of the Covid-19 pandemic on the uptake of routine maternal and infant vaccines globally: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining routine vaccination coverage is essential to avoid outbreaks of vaccine-preventable diseases. We aimed to understand the international impact of the COVID-19 pandemic on routine vaccination in pregnant women and children aged 0-5-years-old. A systematic review of quantitative and mixed methods studies exploring changes in vaccination coverage, vaccination services, and vaccine confidence since the start of the Covid-19 pandemic was conducted. MEDLINE, EMBASE, CINHAL, PsychINFO, Web of Science, Google Scholar, World Health Organisation, UK Government Joint Committee on Vaccination and Immunisation (including EU and US equivalents), and SAGE Journals were searched between 15-17th June 2021. Selected studies included pregnant women, health professionals, and/or infants aged 0-5-years-old including their parents (population); reported on the Covid-19 pandemic (exposure); presented comparisons with pre-COVID-19 pandemic period (comparator) and reported changes in routine maternal and infant vaccination coverage, services, and confidence (outcomes). Sources published only in non-English language were excluded. The Newcastle Ottawa Scale was used to assess study quality and risk of bias (ROB), and a narrative synthesis was undertaken. This review has been registered with PROSPERO (CRD42021262449). 30 studies were included in the review; data from 20 high-income countries (HICs), seven low- and middle-income countries (LMICs), and three regional studies (groups of countries). 18 studies had a low ROB, 12 had a higher risk, however both low and high ROB studies showed similar results. Two studies meeting the inclusion criteria discussed changes in routine vaccinations for pregnant women while 29 studies discussed infants. Both groups experienced declines in vaccination coverage (up to -79%) with larger disruptions in the accessibility and delivery of vaccination services reported within LMICs compared to HICs. Changes in vaccine confidence remained unclear. The COVID-19 pandemic resulted in decreased vaccine coverage and reduced routine vaccination services for pregnant women and infants, impacts on vaccine confidence requires more research.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».