Socioeconomic and residence‐based related inequality in childhood vaccination in Sub‐Saharan Africa: Evidence from Benin
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Childhood vaccination remains a cost‐effective strategy that has expedited the control and elimination of numerous diseases. Although coverage of new vaccines in low‐ and middle‐income countries increased exponentially in the last two decades, progress on expanding routine vaccination services to reach all children remains low, and coverage levels in many countries remains inadequate. This study aimed to examine the pattern of wealth and residence‐based related inequality in vaccination coverage through an equity lens. Methods We used data from the 2017−2018 Benin Demographic and Health Survey. Statistical and econometrics modeling were used to investigate factors associated with childhood vaccination. The Wagstaff decomposition analysis was used to disentangle the concentration index. Results A total of 1993 children were included, with 17% in the wealthiest quintile and 63% were living in rural areas. Findings showed that wealth is positively and significantly associated with vaccination coverage, particularly, for middle‐wealth households. A secondary or higher education level of women and partners increased the odds of vaccination compared to no education ( p < 0.05). Women with more antenatal care visits, with multiple births, attending postnatal care and delivery in a health facility had increased vaccination coverage ( p < 0.01). Inequalities in vaccination coverage are more prominent in rural areas; and are explained by wealth, education, and antenatal care visits. Conclusion Inequality in child vaccination varies according to socioeconomic and sociodemographic characteristics and is of interest to health policy. To mitigate inequalities in child vaccination coverage, policymakers should strengthen the availability and accessibility of vaccination and implement educational programs dedicated to vulnerable groups in rural areas.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle