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Enregistrement W4404827865 · doi:10.3390/vaccines12121340

Bridging the Vaccination Equity Gap: A Community-Driven Approach to Reduce Vaccine Inequities in Polio High-Risk Areas of Pakistan

2024· article· en· W4404827865 sur OpenAlexaff
Imran A. Chauhadry, Sajid Soofi, Sajid Muhammad, Rafey Ali, Ahmad Khan, Syeda Kanza Naqvi, Imtiaz Hussain, Muhammad Umer, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésVaccinationPoliomyelitisMedicineVaccine-preventable diseasesPolio VaccinationEnvironmental healthPolio vaccineChild mortalityEquity (law)ImmunizationCommunity engagementPopulationPediatricsEconomic growthMeaslesImmunologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Immunization saves millions of lives, and globally, vaccines have significantly contributed to reducing mortality and morbidity due to more than 20 life-threatening illnesses. However, there are considerable disparities in vaccination coverage among countries and within populations. This study evaluates the reduction in disparities in vaccination coverage across various socio-economic groups by adopting an integrated community-engagement approach combined with maternal and child health services through mobile health camps. Methods: This secondary analysis is based on a community-based demonstration project conducted between 2014 and 2016 across 146 union councils in polio high-risk districts of Sindh, Khyber Pakhtunkhwa (KP) and Baluchistan in Pakistan. The intervention involved structured community engagement and mobile health camps providing routine immunization alongside maternal and child health services. Data were collected through cross-sectional independent surveys using the WHO two-stage cluster technique at the baseline and the endline, covering over 120,000 children under 5 years old. Four key outcome indicators were analyzed: fully vaccinated children, under-immunized children, unvaccinated children, and polio zero-dose children for equity in vaccine uptake. Results: The proportion of fully vaccinated children increased in the lowest wealth quintile from 28.5% (26.7%, 30.3%) at the baseline to 51.6% (49.5%, 53.8%) at the endline. In comparison, the increase in the richest quantities was 16.2% (14.0%, 18.4%) from the baseline 56.4% (54.6%, 58.2%) to the endline 72.7% (71.1%, 74.2%). Under-vaccination dropped by 10.2% (95% CI: −11.4%, −9.1%), with the poorest quintile showing an 11.8% reduction. The gap between the highest and lowest wealth quintiles in full immunization narrowed by 6.9%, from 27.9% to 21.0% at the baseline and the endline, respectively. The prevalence of zero-dose children significantly decreased across all quintiles, with the highest reduction observed in the lowest quintile of −11.3% (−13.6%, −9.1%). The difference between the highest and lowest wealth quintiles reduced from 6.2% to 3.8%. A significant reduction in polio zero-dose children was achieved, as 13.5% (95% CI: −14.8%, −12.2%), from 29.2% (95% CI: 28.0%, 30.3%) to 15.6% (14.8%, 16.5%). Conclusions: This study shows that integrating community engagement with maternal and child health services through health camps can significantly enhance immunization coverage and reduce wealth-based disparities in high-risk, hard-to-reach areas. The approach improved coverage for zero-dose and fully vaccinated children, suggesting a potential for scaling in regions with access issues, conflict, and vaccine hesitancy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2024
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Résumé présentoui

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