Impact of the COVID-19 Pandemic on Routine Childhood Vaccination Coverage in Ecuador From 2019 to 2021: Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic disrupted essential health care services globally, including routine childhood immunization programs. Ecuador faced significant challenges in maintaining vaccination coverage during this period. Objective: The aim of this study is to analyze the impact of the COVID-19 pandemic on routine childhood vaccination coverage in Ecuador by comparing prepandemic (2019) and pandemic (2020-2021) data. Methods: This retrospective observational study analyzed vaccination coverage data from the Ministry of Public Health of Ecuador and demographic data from the National Institute of Statistics and Censuses. We examined routine childhood vaccination coverage for children under 24 months across all 24 provinces. Statistical analyses were performed using SPSS (version 28.0), including descriptive statistics and comparative analysis. Coverage rates were calculated as percentages of children in target age groups receiving recommended doses. Results: A significant decline in routine childhood vaccination coverage was observed during the pandemic. BCG vaccine coverage decreased from 86.4% in 2019 (n=286,569) to 80.7% in 2020 (n=266,961) and 75.3% in 2021 (n=248,812). Pentavalent vaccine third dose coverage dropped from 85.0% to 68.0% across the same period. The most dramatic decline was seen in measles-mumps-rubella vaccine second dose coverage, falling from 75.7% in 2019 to 58.4% in 2021. Coastal and highland provinces experienced the most severe reductions, with approximately 137,000 fewer doses administered in 2020 compared to stable prepandemic levels. Conclusions: The COVID-19 pandemic significantly impacted routine childhood vaccination coverage in Ecuador, with sustained declines through 2021. Regional disparities were evident, with vulnerable populations facing greater challenges accessing immunization services. Urgent interventions, including catch-up campaigns and strengthened health systems, are needed to restore coverage levels and prevent outbreaks of vaccine-preventable diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».