Socioeconomic and geographic inequities in vaccination among children 12 to 59 months in Mexico, 2012 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>Objective.</title> To document the evolution of socioeconomic and geographical inequalities in childhood vaccination in Mexico from 2012 to 2021. </sec> <sec> <title>Methods.</title> Repeated cross-sectional analysis using three rounds of National Health and Nutrition Surveys (2012, 2018, and 2021). Dichotomous variables were created to identify the proportion of children who received no dose of each vaccine included in the national immunization schedule (BCG; diphtheria, pertussis, and tetanus-containing; rotavirus; pneumococcal conjugate; and measles, mumps, and rubella [MMR]), and the proportion completely unvaccinated. The distribution of unvaccinated children was analyzed by state, and by socioeconomic status using the concentration index. </sec> <sec> <title>Results.</title> The prevalence of completely unvaccinated children in Mexico was low, with 0.3% children in 2012 and 0.8% children in 2021 receiving no vaccines (<italic>p</italic> = 0.070). Notwithstanding, for each vaccine, an important proportion of children missed receiving any dose. Notably, the prevalence of MMR unvaccinated children was 10.2% (95% CI 9.2–11.1) in 2012, 22.3% (95% CI 20.9–23.8) in 2018, and 29.1% (95% CI 26.3–31.8) in 2021 (<italic>p</italic> < 0.001 for the difference between 2012 and 2021). The concentration index indicated pro-rich inequalities in non-vaccination for 2 of 5 vaccines in 2012, 3 of 5 vaccines in 2018, and 4 of 5 vaccines in 2021. There were marked subnational variations. The percentage of MMR unvaccinated children ranged from 3.3% to 17.9% in 2012, 5.5% to 36.5% in 2018, and 13.1% to 72.5% in 2021 across the 32 states of Mexico. </sec> <sec> <title>Conclusions.</title> Equitable access to basic childhood vaccines in Mexico has deteriorated over the past decade. Vigilant equity monitoring coupled with tailored strategies to reach those left out is urgently required. </sec>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».