• No results found

There are children not receiving a single dose of any vaccine: from ‘data to policy’ in immunisation and health systems. Data quality and socio-economic determinants of unvaccination in low- and middle-income countries - Chapter 8: Discussion

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "There are children not receiving a single dose of any vaccine: from ‘data to policy’ in immunisation and health systems. Data quality and socio-economic determinants of unvaccination in low- and middle-income countries - Chapter 8: Discussion"

Copied!
6
0
0

Bezig met laden.... (Bekijk nu de volledige tekst)

Hele tekst

(1)

There are children not receiving a single dose of any vaccine: from ‘data to

policy’ in immunisation and health systems. Data quality and socio-economic

determinants of unvaccination in low- and middle-income countries

Bosch-Capblanch, X.

Publication date

2012

Link to publication

Citation for published version (APA):

Bosch-Capblanch, X. (2012). There are children not receiving a single dose of any vaccine:

from ‘data to policy’ in immunisation and health systems. Data quality and socio-economic

determinants of unvaccination in low- and middle-income countries. Rozenberg Publishers.

General rights

It is not permitted to download or to forward/distribute the text or part of it without the consent of the author(s) and/or copyright holder(s), other than for strictly personal, individual use, unless the work is under an open content license (like Creative Commons).

Disclaimer/Complaints regulations

If you believe that digital publication of certain material infringes any of your rights or (privacy) interests, please let the Library know, stating your reasons. In case of a legitimate complaint, the Library will make the material inaccessible and/or remove it from the website. Please Ask the Library: https://uba.uva.nl/en/contact, or a letter to: Library of the University of Amsterdam, Secretariat, Singel 425, 1012 WP Amsterdam, The Netherlands. You will be contacted as soon as possible.

(2)

Chapter 8. Discussion 

Only in recent years has the problem of unvaccination, rather than ‘low vaccination’, come to the  attention of the highest global immunisation policy making bodies, and materialised in SAGE’s  requests to gather and produce local as well as global evidence on this issue. This problem affects  not only LMIC, although this dissertation focuses on them due to the specific features of this  group of countries.    An unacceptably high number of children do not receive any dose of the routine vaccinations  included in the EPI since 1974, with marked differences between countries and within countries.  Although this is happening in a context of increasing vaccination coverage and reduction of  inequities, unvaccinated children and their households exist (the ‘last mile’), and remain an  important issue which requires full attention at national, regional and global levels. These are the  most vulnerable households, and likely to be at higher risk of social and economic exclusion. The  evidence provided in these analyses is compelling.    In this work, we have addressed each main step in the knowledge translation cycle [1]: from data  (Chapters 3 to 4), to evidence (Chapters 5 and 6), and use of evidence (Chapter 7). This exercise  faced the enormous challenge of analysing almost 205 large datasets, which required the design,  programming and implementation of an algorithm to harmonise variables and values across  different datasets (Chapter 2).    We fully acknowledge the increasing needs to produce and analyse good quality data in order to  monitor and evaluate programme performance, and for accountability purposes. Major efforts  are being taken at global level to improve the quality of data, creating awareness, establishing  standards and promoting wider access to data and analytical tools [2]. However, the availability of  data, or evidence, does not ensure its use and translation into policies. While emphasis seems to  be placed on data quality and on the metrics of health systems, comparatively much less  attention seems to be paid to the more rational and efficient use of the existing data, despite  problems in accuracy. In Chapters 2 and 4 the quality of both administrative and survey sources of  vaccination data is shown to vary greatly in different countries and types of surveys, and that in  order to produce evidence, careful judgments have to be applied to understand the reasons for  discrepancies by using additional knowledge, often of local nature.    Administrative vaccination data is probably the largest data set of a public health intervention  worldwide, and which has been available for the longest period of time. We are not aware of any  other public health programme with such a wealth of relatively standardised data from so many  countries. Despite the limitations and cautions outlined in preceding sections, this is a unique  opportunity to understand issues related to access and acceptability of health care. Surveys  provide an invaluable complementary source of evidence, especially relevant to describing issues  related to those populations which have no access to services and, therefore, cannot be counted  in administrative data sources. Our findings confirm the known relationship between low socio‐

(3)

economic conditions and poor access to health care. Furthermore, we provide new evidence on  certain determinants of unvaccination in children, such as the vaccination status of mothers and  gender issues. We produced compelling evidence on the lack of association between children’s  sex and vaccination status, for the vast majority of countries included in the analyses. There were  some exceptions, with different associations with boys or girls, depending on the sub‐group  analysed.    These and other existing analyses around vaccinations in children (for example, on timeliness of  vaccination [3]) provide a large evidence platform for the international community and  governments to address barriers to vaccination. GAVI is a global health initiative, operating since  the year 2000, supporting vaccination programmes, the use of underutilised vaccines and the  development and use of new ones. Countries can apply to GAVI, and others for support, by  making a case of their needs. Evidence on problems and evidence on interventions to address  these problems is heterogeneous in availability and quality: there seems to be better and more  evidence on the effects of public health interventions (e.g. the effectiveness of vaccines [4]) than  on interventions to improve health systems, which constitute the bottlenecks in many instances  for achieving higher coverage. The need to base requests for support on evidence is encouraged  and widely accepted. However, the use of existing evidence by countries and the international  community is still far from systematic. This can be partially due to the fact that health systems  evidence is often inconclusive and difficult to interpret or extrapolate to different health system  settings from those where it was produced; and also to the existing gap between research and  policy and practice [1].    We have undertaken this work under the perspective that our findings will be effectively used by  the community concerned leading to improved vaccination coverage, particularly in LMIC. The  findings of this work have been presented in several reports, in international meetings and fora  and have informed policy‐makers at global and country levels:   Reports to GAVI on methods to estimate immunisation coverage (2009) [5,6,7,8].   GAVI partners forum. Estimating immunization coverage with surveys. A “gold standard”?  (Hanoi, Viet Nam, 2009).   Swiss Tropical Institute seminar. Evaluating immunisation coverage monitoring methods:  understanding data and solving discrepancies (Basel, Switzerland 2009).   14th Swiss Tropical Institute Symposium. Data on health outcomes: globalisation or  trivialisation? The case of immunisation coverage (Basel, Switzerland, 2009).   Seminar, Immunization, Vaccines and Biologicals (WHO). Assessment of determinants of  unreached children in immunisation. Analyses of surveys data (Geneva, Switzerland,  2009).   WHO‐SAGE. Epidemiology of unvaccinated infants (Geneva, Switzerland, 2009) [9] with  fact sheets on unvaccinated children for use at national level [10].   6th European Congress of Tropical Medicine and International Health. Workshop.  Translating research into practice: using systematic reviews in policies, guidelines and  influencing change (Verona, Italy, 2009). 

(4)

 WHO‐SAGE. The epidemiology of unimmunized children and gender‐related issues  (Geneva, Switzerland, 2010) [11,12].   26th International Paediatric Association Congress (Johannesburg, South Africa 2010)  [13].   Seminar GESIS ‐ Leibniz Institute for the Social Sciences. Harmonising variables names in  multiple datasets (Köln, Germany, 2011).   Public seminar on vaccination and communication (Melbourne, Australia, 2011).     Some of these findings and materials have been used in teaching sessions and within other  projects or to inform other immunisation related initiatives, such as:   The ‘Harvesting Evidence’ web site, on immunisation and health systems [14].   Communicate to vaccinate project [15].   ‘Save the Children’ advocacy tools [16]. 

Limitations 

Despite the wealth of data on vaccination, not all the same data was available for all countries  and years. It was not attempted to model or extrapolate for missing data, but it was rather  assumed that data items were consistently reported across countries and years (although, in  some instances where this was not the case this was taken into account). General patterns across  countries and years were identified as described in the preceding chapters.    On the other hand, socio‐economic and gender‐related determinants of unvaccination cannot be  simply addressed on the basis of a single study, or in the short term. Therefore, the evidence  generated in these studies needs to be used together with global and local evidence on related  problems (e.g. access to education), the range of interventions potentially effective to address  determinants of health (e.g. health education and promotion, or communication), and the  contextual issues in each country or setting (e.g. degree of decentralisation and economic  development). 

Implications for policy and practice 

 Efforts to improve the quality of data have to focus on countries administrative reporting  systems, not only for immunisation programmes, but also for the whole of health  services; however, there is room for improving the use of data already available for  decision‐making.   Inequities in accessing health services have to be kept at the top of health policy agendas,  not only looking at global inequities, but also within countries, and with special attention  to small groups who may be especially vulnerable (the ‘last mile’).   While support to countries by agencies and donors is increasingly informed by evidence  (e.g. using data for performance based funding), special care has to be exerted to avoid  too general, trivial and context‐free interpretation of the available evidence used to take  decisions on supporting countries, because local and global knowledge or additional  indicators can contribute to a more balanced interpretation of data. 

(5)

Implications for research 

 It can be tested to which extent immunisation related data (e.g. coverage, inequities)  could be used as a proxy of availability, access and utilisation of other essential services  for which little data is unavailable or where more difficult to obtain.    Research on the metrics of health systems performance has to take into account the  effects of selecting different types of indicators and from different health delivery areas,  and interpreted using evidence on health systems settings (e.g. degree of  decentralisation), and contextual factors (e.g. policy context).    Methods and outputs to produce and disseminate evidence with relevant contents, and in  formats suitable to the needs of policy makers needs to continue; as well as research on  the ways to reinforce the use of evidence by organisations and policy makers. 

(6)

 

References 

  1 Bosch‐Capblanch X, Lavis JN, Lewin S, Atun R, Røttingen J‐A, et al. Guidance for Evidence‐Informed Policies  about Health Systems: Rationale for and Challenges of Guidance Development. PLoS Med 2012; 9(3):  e1001185. doi:10.1371/journal.pmed.1001185.  2 WHO. Health Metrics Network. http://www.who.int/healthmetrics/en/.  3 Clark A, Sanderson C. Timing of children's vaccinations in 45 low‐income and middle‐income countries: an  analysis of survey data. Lancet. 2009;373(9674):1543‐9.  4 Lucero MG, Dulalia VE, Nillos LT, Williams G, Parreño RA, Nohynek H, Riley ID, Makela H. Pneumococcal  conjugate vaccines for preventing vaccine‐type invasive pneumococcal disease and X‐ray defined  pneumonia in children less than two years of age. Cochrane Database Syst Rev. 2009 Oct 7;(4):CD004977  5 Bosch‐Capblanch X. Consultancy services for conducting an evaluation of immunisation coverage  monitoring methodology and process. Synthesis of findings and conclusions. RFP‐GAVI ALLIANCE‐07‐06.  January 2009.  6 Bosch‐Capblanch X, Matthys B, Weiss C. Consultancy services for conducting an evaluation of  immunisation coverage monitoring methodology and process. Literature reviews component. RFP‐GAVI  ALLIANCE‐07‐06. January 2009.  7 Bosch‐Capblanch X, Weiss C. Consultancy services for conducting an evaluation of immunisation coverage  monitoring methodology and process. Statistical component. RFP‐GAVI ALLIANCE‐07‐06. January 2009.  8 Weber W, Bosch‐Capblanch X. Consultancy services for conducting an evaluation of immunisation  coverage monitoring methodology and process. Interviews component. RFP‐GAVI ALLIANCE‐07‐06. January  2009.  9 WHO. Weekly Epidemiological record. 2009; (50): 517‐32.   10 Bosch‐Capblanch X. Assessment of determinants of children unreached by vaccination services. Fact  sheets report. January 2010. http://www.who.int/immunization/sage/Unreached_factsheets_SCIH_v2.pdf.  11 WHO. Weekly Epidemiological record. 2011; (1‐2): 1‐16.  12 Bosch‐Capblanch X, Schindler C, Becki L, Secula F, Martin‐Hilber A. Project gender and immunisation.  Statistical component. October 2010.  http://www.who.int/immunization/sage/1_immunization_gender_reports_without_graphics.pdf.  13 Wiysonge CS, Kelly M, Garner P, Bosch‐Capblanch X. Building the evidence for improving childhood  immunisation coverage: the Global Alliance for Vaccines and Immunisation (GAVI) Knowledge Bank. 2008.  14 Harvesting Evidence. http://www.harvesting‐evidence.org/.  15 Communicate to vaccinate. http://www.commvac.com/.  16 Save the Children. Finding the final fifth. Inequalities in Immunisation. London 2012.  http://www.savethechildren.org.uk/sites/default/files/docs/Finding‐the‐Final‐Fifth.pdf. 

Referenties

GERELATEERDE DOCUMENTEN

I measured compound action potential (CAP) responses from the optic nerve of live anaesthetized fish to evaluate the possibility that a fish could detect the

anaesthesia and excessive insulin levels suggesting its protective role during stress situations of environmental and/or metabolic origin. In the present study I have used two

The Hiikwis site complex, located in Barkley Sound on the west coast of Vancouver Island, consists of two traditional Nuu-chah-nulth village sites: Uukwatis (DfSh-15) and

The coalescence construction which has appeared in earlier literature constructs a graph with a cut- vertex and this construction is studied in great detail for i-critical

Most researchers compare the performance results of the overall divider in terms of speed and area while the methodology of implementation and how the changes in implementation

Latter three different designs were implemented based on different value of the m and their results were compared in terms of power consumption, number of on chip utilized devices

Following discussion with Tseshaht First Nation council members and samples from two ancient Tseshaht settlements and reserve locations (Figure 3) in the Broken

The input is a waveform, which shows the audio in the time-domain, the time domain signal is then converted to a frequency domain signal, and the output of the system, the