Impact of Maternal Education on Knowledge and Adherence to Immunization Schedules: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maternal education is a critical determinant of immunization knowledge and adherence, yet vaccine uptake remains suboptimal in many regions. This review evaluates the impact of maternal education and related interventions on improving immunization outcomes. Methods: A systematic review following PRISMA guidelines identified 13 studies from PubMed, Scopus, and Consensus databases. Interventions included formal education, community-based programs, mass media campaigns, and simplified materials. Quality assessments were conducted using Cochrane and Newcastle-Ottawa tools, and thematic synthesis was applied. Results: Formal education significantly improved maternal immunization knowledge and adherence, with higher maternal education linked to better vaccination rates. Community-based programs were effective in underserved areas, offering culturally tailored approaches that enhanced vaccine adherence. Mass media campaigns increased general awareness but faced challenges in overcoming with cultural barriers, while simplified materials showed limited impact in low-literacy populations. Quality assessments rated six studies as high, five as medium, and two as low quality. Conclusions: Maternal education plays a key role in improving immunization outcomes. Multi-level strategies, including community programs and culturally sensitive interventions, are essential for bridging knowledge gaps in knowledge and vaccine hesitancy globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».