Euvichol-plus vaccine campaign coverage during the 2017/2018 cholera outbreak in Lusaka district, Zambia: a cross-sectional descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the coverage for the oral cholera vaccine (OCV) campaign conducted during the 2017/2018 cholera outbreak in Lusaka, Zambia. STUDY DESIGN: A descriptive cross-sectional study employing survey method conducted among 1691 respondents from 369 households following the second round of the 2018 OCV campaign. STUDY SETTING: Four primary healthcare facilities and their catchment areas in Lusaka city (Kanyama, Chawama, Chipata and Matero subdistricts). PARTICIPANTS: A total of 1691 respondents 12 months and older sampled from 369 households where the campaign was conducted. A satellite map-based sampling technique was used to randomly select households. DATA MANAGEMENT AND ANALYSIS: test) was conducted to stratify OCV coverage according to age and sex for each round (p<0.05). RESULTS: The overall coverage for the first, second and two doses were 81.3% (95% CI 79.24% to 83.36%), 72.1% (95% CI 69.58% to 74.62%) and 66% (95% CI 63.22% to 68.78%), respectively. The drop-out rate was 18.8% (95% CI 14.51% to 23.09%). Of the 81.3% who received the first dose, 58.8% were female. Among those who received the second dose, the majority (61.0%) were females aged between 5 and 14 years (42.6%) and 15 and 35 years (27.7%). Only 15.5% of the participants aged between 36 and 65 and 2.5% among those aged above 65 years received the second dose. CONCLUSION: These findings confirm the 2018 OCV campaign coverage and highlight the need for follow-up surveys to validate administrative coverage estimates using population-based methods. Reliance on health facility data alone may mask low coverage and prevent measures to improve programming. Future public health interventions should consider sociodemographic factors in order to achieve optimal vaccine coverage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».