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Enregistrement W4316805131 · doi:10.1007/s10935-023-00721-7

Children Immunization App (CIMA): A Non-randomized Controlled Trial Among Syrian Refugees in Zaatari Camp, Jordan

2023· article· en· W4316805131 sur OpenAlexfundno aff
Soha El-Halabi, Yousef Khader, Mohammad Abu Khdeir, Claudia Hanson, Tobias Alfvén, Ziad El‐Khatib

Notice bibliographique

RevueJournal of Prevention · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaKarolinska InstitutetUNICEF
Mots-clésMedicineRefugeeVaccinationSyrian refugeesRandomized controlled trialImmunizationIntervention (counseling)PediatricsNursingImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 20 million children are not vaccinated, especially among refugees. There is a growing access to smartphones, among refugees, which can help in improving their vaccination. We assessed the impact of an app for the vaccination follow-up visit among refugees in Jordan. We developed an app and tested it through a non-randomized trial at the Zaatari refugees camp in Jordan. The study was conducted during March - December 2019 at three vaccination clinics inside the camp. The study included two study groups (intervention and control groups) for refugees living at the camp. The intervention group included parents who own an Android smartphone and have one newborn that require between one and four first vaccination doses and they accepted to participate in the study, during their regular visit to the vaccination clinics. The control group was for the usual care. We compared both study groups for returning back to one follow-up visit, using Kaplan-Meier survival analysis. We recruited 936 babies (n = 471; 50.3% in the intervention group, both study groups were similar at baseline). The majority of mothers were literate (94.2%) with a median age of 24. The majority of the babies had a vaccination card (n = 878, 94%). One quarter (26%) of mother-babies pairs of the intervention group came back within one week (versus 22% for control group); When it comes to lost-follow-up, 22% and 28% did not have a history of returning back (intervention and control groups respectively, p = 0.06) (Relative risk reduction: 19%). The Kaplan-Meier Survival Analysis showed a statistically significant progressive reduction in the duration of coming back late for the follow-up vaccine visit. We tested a vaccination app for the first time, in a refugee population setting. The app can be used as a reminder for parents to come back on time for their children's vaccine follow-up visits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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