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Enregistrement W4407065916 · doi:10.1111/nyas.15280

The cost‐efficiency of vitamin A supplementation services in Kenya: An assessment of a Malezi Bora event in Kenya

2025· article· en· W4407065916 sur OpenAlexfundno aff
Caitlin Kieran, David Doledec, Rolf Klemm, Esther Njeri Waithera, Stephen A. Vosti

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésMedicineEnvironmental healthBusinessPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin A supplementation (VAS) remains a cornerstone of global child survival programs. As available funding declines, countries are seeking alternative delivery platforms. We examine a VAS-deworming delivery event in 2019 in Kenya, called Malezi Bora (MB), that employed four delivery platforms: health clinics, Early Childhood Development centers, community distribution points, and home visits. VAS coverage data were collected via household surveys in four subcounties, three of which received financial and technical assistance, and one of which received technical assistance only. Data on costs were collected using structured and semi-structured questionnaires. Only one subcounty achieved the targeted VAS coverage rate (80%) across most age subgroups; the subcounty not receiving financial assistance covered just 37% of children 6-59 months of age. Two other funded subcounties had higher coverage rates but failed to achieve 80% coverage for any age subgroup. Most children in the funded subcounties received VAS in their homes. Most children in the unfunded subcounty received VAS at a health facility. Being aware of MB was the most important factor associated with receiving VAS. Cost per child reached, including opportunity costs, varied across subcounties from $1.81 to $11.13 USD. Salaries were the main cost drivers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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