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Enregistrement W4395090447 · doi:10.5463/thesis.601

Improving Immunization utilization using participatory action research in Nigeria

2024· dissertation· en· W4395090447 sur OpenAlexaff
Ngozi Akwataghibe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesAlliance for Health Policy and Systems ResearchUNICEFGAVI AllianceBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésParticipatory action researchCitizen journalismImmunizationAction (physics)Action researchEnvironmental planningBiotechnologyMedicineGeographyComputer scienceSociologyEconomic growthBiologyImmunologyEconomicsWorld Wide WebImmune systemPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In 2005, Nigeria adopted the Reach Every Ward (REW) strategy to improve vaccination coverage for children, 0–23 months. By 2015, Ogun state had full coverage in 12 of its 20 local government areas but eight had pockets of unimmunized children, with the highest burden (37%) in Remo-North. Since the exact factors responsible for this trend were not known, participatory action research (PAR) was introduced. Through iterative processes of reflection and action, among communities, health workers and local government officials, insights into the relevant problems identified by different groups in the community were discussed and as their realistic, context-specific solutions designed and implemented. However, a knowledge gap was that there was little known about whether and how PAR would lead to improved access to immunization services and change of immunization-seeking behaviour in communities in Nigeria. This thesis aims to gain insight into if and how PAR can be used to develop context-specific strategies to improve access to and utilization of immunization in Nigeria. Methods The PAR intervention took place from 2016 to 2017. It involved two (4-month) cycles of dialogue and action between community members, frontline health workers and local government officials in two wards of Remo North, facilitated by the research team. The PAR involved outcome and process assessments which included four studies (two qualitative and two mixed methods studies). Data was analysed using the Strategic Advisory Group of Experts (SAGE) vaccine hesitancy framework. Results The studies showed that immunization utilization and access are influenced by interlinked community and health services issues. Involving community, health service and policy actors in the PAR is critical to addressing immunization access and utilisation challenges and ensuring that strategies are adjusted to suit the contexts. Integration of evidence into dialogues with stakeholders can lead to change, while leveraging existing government and community structures and resources enhances effectiveness of strategies. The PAR approach enables development of effective partnerships amongst government, health workers and communities to achieve health-related goals and to put the needs of the community at the center in development of solutions, even in the presence of asymmetries in relationships. However, intra-community dynamics and socio-cultural contexts drive exclusion of vulnerable groups. Effectively addressing issues of less privileged community members requires inclusion strategies for proper representation of these groups. Having a valorisation strategy is crucial for encouraging government ownership and enhancing the utilisation of research results to (sustainably) improve immunization issues locally and at state level. Conclusion PAR has the potential to actively involve affected communities in the decision-making processes that impact their health and immunization and to facilitate co-creation of contextualised solutions (with health workers and local governments) to address community needs and enhance sustainable change. At the same time, PAR cannot change major flaws in the system, such as governance arrangements, or solve contextual elements such as turnover of health workers or commitment of policy makers. In addition, inclusion of vulnerable groups requires specific strategies.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,343
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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