Strengthening Immunization Data: Protocol for the Evaluation of an Electronic Immunization Register
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic immunization registers (EIRs) can strengthen immunization systems and, if used effectively, can lead to greater efficiency and improvements in vaccination coverage. Several low- and middle-income countries introduced EIRs for COVID-19 vaccination and are now integrating them for routine immunization. OBJECTIVE: This study aims to describe the protocol used to evaluate the implementation of an EIR in the Lao People's Democratic Republic in 2022. In addition, it seeks to identify opportunities to improve implementation, scale-up, and sustainability in the country. METHODS: To evaluate the implementation of the EIR in the Lao People's Democratic Republic, we will (1) map the EIR workflow process, (2) examine EIR user and stakeholder perspectives, and (3) assess the EIR data quality. Data will be collected and analyzed through a mixed methods approach. This evaluation will involve a document review, observation of workflows in health facilities, health facility user surveys, key informant interviews with decision makers, and an assessment of immunization data quality. This protocol details the methods for each of these components. The evidence generated will be triangulated to identify the strengths and weaknesses of the early implementation phase of the EIR, facilitators of and barriers to the implementation, and whether the introduction of the EIR has improved immunization data processes and quality compared with paper-based processes. RESULTS: Data collection took place between April 2024 and August 2024. Data analysis is currently ongoing, with results expected to be shared with study stakeholders in October 2024. CONCLUSIONS: This early evaluation will contribute to developing a road map for the nationwide strengthening and sustainability of the EIR based on challenges and lessons learned, potentially streamlining further implementation efforts and enabling more effective use of the EIR. This paper presents a methodology for evaluating EIR implementation that can be replicated in other low- and middle-income countries implementing EIRs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/65663.
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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 | 0,272 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,037 |
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 ».