A Low-Cost, Integrated Immunization, Health, and Nutrition Intervention in Conflict Settings in Pakistan—The Impact on Zero-Dose Children and Polio Coverage
Notice bibliographique
Résumé
Pakistan is one of two countries globally still endemic for poliovirus. While increasing immunization coverage is a concern, providing equitable access to care is also a priority, especially for conflict-affected populations. Recognizing these challenges, Naunehal, an integrated model of maternal, newborn, and child health (MNCH), immunization, and nutrition services delivered through community mobilization, mobile outreach, and private-sector engagement was implemented in conflict-affected union councils (UCs) with high poliovirus transmission, including Kharotabad 1(Quetta, Balochistan) and Bakhmal Ahmedzai (Lakki Marwat, Khyber Pakhtunkhwa). A quasi-experimental pre–post-design was used to assess the impact of the interventions implemented between April 2021 and April 2022, with a baseline and an endline survey. For each of the intervention UCs, a separate, matched-control UC was identified. At endline, the proportion of fully immunized children increased significantly from 27.5% to 51.0% in intervention UCs with a difference-in-difference (DiD) estimate of 13.6%. The proportion of zero-dose children and non-recipients of routine immunization (NR-RI) children decreased from 31.6% to 0.9% and from 31.9% to 3.4%, respectively, with a significant decrease in the latter group. Scaling up and assessing the adoption and feasibility of integrated interventions to improve immunization coverage can inform policymakers of the viability of such services in such contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».