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Enregistrement W4415643699 · doi:10.51403/0868-2836/2025/2477

Tỷ lệ tiêm chủng đầy đủ, đúng lịch và một số yếu tố liên quan trong tiêm chủng mở rộng cho trẻ em dưới 1 tuổi tại huyện Gia Lâm, Hà Nội giai đoạn 2022 – 2023

2025· article· W4415643699 sur OpenAlexaff
Trần Thị Phương Linh, Vũ Hải Hà, Nguyen Thi Thu Hong, Hoàng Tuyết Nhung, Trần Văn Đình

Notice bibliographique

RevueTạp chí Y học Dự phòng · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueResearch studies in Vietnam
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoutheast asiaCentral asiaGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nghiên cứu mô tả cắt ngang được thực hiện trên 102 trẻ dưới 1 tuổi và mẹ của trẻ nhằm xác định tỷ lệ tiêm chủng đầy đủ và đúng lịch (TCĐĐ&ĐL) theo chương trình Tiêm chủng mở rộng (TCMR), cũng như phân tích một số yếu tố liên quan, tại huyện Gia Lâm, Hà Nội trong giai đoạn 2022 - 2023. Kết quả cho thấy tỷ lệ TCĐĐ đạt 97/102 (95,1%; KTC 95%: 88,9 - 98,4). Tỷ lệ TCĐĐ&ĐL đạt 60/102 (58,8%; KTC 95%: 48,6 - 68,5). Kiến thức chung của bà mẹ về TCMR liên quan có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ TCĐĐ&ĐL. Con của những bà mẹ có kiến thức đạt có tỷ lệ TCĐĐ cao hơn so với con của các bà mẹ không đạt điểm kiến thức về TCMR với OR = 11,6 (KTC 95%: 3,3 - 50,5). Nghiên cứu cũng cho thấy bà mẹ trên 30 tuổi, trình độ học vấn từ trung học phổ thông trở lên, thứ tự trẻ từ thứ 2 trở lên và các bà mẹ có 3 - 4 con có tỷ lệ TCĐĐ&ĐL của con cao hơn có ý nghĩa thống kê (p < 0,05). Cần truyền thông phù hợp cho nhóm đối tượng để nâng cao tỷ lệ trẻ được TCĐĐ&ĐL.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2190,070

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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