COVAX and COVID‐19 Vaccine Inequity: A case study of G‐20 and African Union
Notice bibliographique
Résumé
As the world has a history of vaccine nationalism, especially during the 2009 Swine flu pandemic, the COVAX alliance, a globally collaborated mechanism, was created by World Health Organization (WHO), GAVI, and UNICEF to address the inequity of COVID-19 vaccines. One of the primary aims of this alliance was to deliver vaccines to low- and middle-income countries (LMICs), which otherwise have less or no capacity to access vaccines from the open market. It is crucial to explore the contribution of COVAX in bridging the gap in equity, accessibility, and affordability of COVID-19 vaccines between high- and low-income countries (LICs). We selected Group 20 (G20) COVAX participants and the African Union (AU) as case studies to estimate these gaps. The bilateral purchase data shows that by December 2021, the G20 countries had vaccines more than double their population, whereas the AU could procure only about one fifth (19%) of their population. Out of 52 AU countries whose data was available, only 21 of them could strike a bilateral deal with vaccine manufacturers. Even after COVAX delivery, the share of the population that could be vaccinated in AU was just 36.8%, less than the target of WHO (40%) for December 2021. It was found that the COVAX alliance worked better than the open market competition for LMICs and LICs. The cost of vaccinating 20% of the population was 0.7% of the current health expenditure for G20 countries, whereas AU countries had to spend 5.5%. COVAX bears more cost (1%-3%) for AU countries than G20 countries (less than 1%). COVAX made COVID-19 vaccines more affordable and accessible to these countries. However, LICs were disproportionately affected even with the COVAX Facility mechanism owing to their lack of vaccine deployment infrastructure.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».