COVAX and COVID‐19 Vaccine Inequity: A case study of G‐20 and African Union
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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.
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 découle