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Enregistrement W4313259367 · doi:10.3390/vaccines11010011

COVID-19 Vaccines: How Efficient and Equitable Was the Initial Vaccination Process?

2022· article· en· W4313259367 sur OpenAlexafffund
Jai K Das, Hsien Yao Chee, Sohail Lakhani, Maryam Hameed Khan, Muhammad Islam, Sajid Muhammad, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Vaccination2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Process (computing)VirologyMedicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)OutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With nearly 11 billion doses of the COVID-19 vaccine being administered, stark differences in the vaccination rates persist. Vaccine distribution initiatives such as COVAX and African Vaccine Acquisition Trust (AVAT) were formed to ensure equitable vaccine delivery. This review evaluates the initial COVID-19 vaccination efforts and the impact of different vaccine distribution initiatives on equitable vaccination coverage in the early phase. We conducted a descriptive and trend analysis with sub-groups by various context parameters of data on COVID-19 vaccination from December 2020 till February 2022, from four public databases including UNICEF, WHO, COVID-19 Task Force and Our World in Data to examine COVID-19 vaccine distribution progress and the contributions of vaccine procurement initiatives. We found that High Income Countries (HICs) had much higher vaccination rate (78.4%) than Lower-Middle-Income Countries (LMICs) (55.5%) and Low-Income Countries (LICs) (10.9%). Large differentials (>80% to <10%) in the vaccination rates of eligible population of adults in LMICs and LICs existed. Differentials in the total vaccine doses delivered to each country ranged from 355.6% to 4.8% of the total population. In LICs, 53.3% of the total doses were obtained via COVAX, 30.9% by bilateral/multilateral agreements, 6.5% by donations and 3.8% by AVAT. In LMICs, 56.4% of total vaccines procured were via bilateral/multilateral agreements, 21.4% by COVAX, 4.2% by donations and 0.5% by AVAT. COVAX delivered 1 billion doses by January 2022 which constituted 53.2% and 21.4% of procured doses in LICs and LMICs. In LICs and LMICs, 6.5% and 4.2% of total doses were acquired through donations while 30.9% and 56.4% of doses were purchased. Despite global efforts, significant disparities were present in COVID-19 vaccination efforts amongst countries of different income groups. Future efforts should focus on addressing vaccine inequities explicitly and in improving global vaccine distribution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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