Published March 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
Unmet need for COVID-19 vaccination coverage in Kenya
Creators
- 1. Kenya Medical Research Institute
- 2. Ministry of Health
- 3. Lancaster University
- 4. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research
- 5. Chinese Academy of Sciences
- 6. University of Southampton
Description
COVID-19 has impacted the health and livelihoods of billions of people since it emerged in 2019. Vaccination for COVID-19 is a critical intervention that is being rolled out globally to end the pandemic. Understanding the spatial inequalities in vaccination coverage and access to vaccination centres is important for planning this intervention nationally. Here, COVID-19 vaccination data, representing the number of people given at least one dose of vaccine, a list of the approved vaccination sites, population data and ancillary GIS data were used to assess vaccination coverage, using Kenya as an example. Firstly, physical access was modelled using travel time to estimate the proportion of population within 1 hour of a vaccination site. Secondly, a Bayesian conditional autoregressive (CAR) model was used to estimate the COVID-19 vaccination coverage and the same framework used to forecast coverage rates for the first quarter of 2022. Nationally, the average travel time to a designated COVID-19 vaccination site (n = 622) was 75.5 min (Range: 62.9 - 94.5 min) and over 87% of the population >18 years reside within 1 hour to a vaccination site. The COVID-19 vaccination coverage in December 2021 was 16.70% (95% CI: 16.66 - 16.74) - 4.4 million people and was forecasted to be 30.75% (95% CI: 25.04 - 36.96) - 8.1 million people by the end of March 2022. Approximately 21 million adults were still unvaccinated in December 2021 and, in the absence of accelerated vaccine uptake, over 17.2 million adults may not be vaccinated by end March 2022 nationally. Our results highlight geographic inequalities at sub-national level and are important in targeting and improving vaccination coverage in hard-to-reach populations. Similar mapping efforts could help other countries identify and increase vaccination coverage for such populations.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
أثر كوفيد-19 على صحة وسبل عيش مليارات الأشخاص منذ ظهوره في عام 2019. يعد التطعيم ضد كوفيد-19 تدخلاً حاسمًا يتم نشره على مستوى العالم لإنهاء الوباء. يعد فهم أوجه عدم المساواة المكانية في تغطية التطعيم والوصول إلى مراكز التطعيم أمرًا مهمًا للتخطيط لهذا التدخل على المستوى الوطني. هنا، تم استخدام بيانات التطعيم ضد كوفيد-19، التي تمثل عدد الأشخاص الذين أعطوا جرعة واحدة على الأقل من اللقاح، وقائمة بمواقع التطعيم المعتمدة، وبيانات السكان وبيانات نظم المعلومات الجغرافية الإضافية لتقييم تغطية التطعيم، باستخدام كينيا كمثال. أولاً، تم تصميم الوصول المادي باستخدام وقت السفر لتقدير نسبة السكان في غضون ساعة واحدة من موقع التطعيم. ثانيًا، تم استخدام نموذج الانحدار الذاتي المشروط البايزي (CAR) لتقدير تغطية التطعيم ضد كوفيد-19 ونفس الإطار المستخدم للتنبؤ بمعدلات التغطية للربع الأول من عام 2022. على الصعيد الوطني، كان متوسط وقت السفر إلى موقع معين للتطعيم ضد كوفيد-19 (العدد = 622) 75.5 دقيقة (المدى: 62.9 - 94.5 دقيقة) وأكثر من 87 ٪ من السكان >18 سنة يقيمون في غضون ساعة واحدة إلى موقع التطعيم. بلغت تغطية التطعيم ضد COVID -19 في ديسمبر 2021 16.70 ٪ (95 ٪ CI: 16.66 - 16.74) - 4.4 مليون شخص وكان من المتوقع أن تكون 30.75 ٪ (95 ٪ CI: 25.04 - 36.96) - 8.1 مليون شخص بحلول نهاية مارس 2022. كان ما يقرب من 21 مليون بالغ لا يزالون غير ملقحين في ديسمبر 2021، وفي غياب الاستخدام المتسارع للقاح، قد لا يتم تطعيم أكثر من 17.2 مليون بالغ بحلول نهاية مارس 2022 على الصعيد الوطني. تسلط نتائجنا الضوء على أوجه عدم المساواة الجغرافية على المستوى دون الوطني وهي مهمة في استهداف وتحسين تغطية التطعيم في السكان الذين يصعب الوصول إليهم. يمكن أن تساعد جهود رسم الخرائط المماثلة البلدان الأخرى في تحديد وزيادة تغطية التطعيم لهؤلاء السكان.Translated Description (French)
La COVID-19 a eu un impact sur la santé et les moyens de subsistance de milliards de personnes depuis son apparition en 2019. La vaccination contre la COVID-19 est une intervention essentielle qui est déployée à l'échelle mondiale pour mettre fin à la pandémie. Comprendre les inégalités spatiales dans la couverture vaccinale et l'accès aux centres de vaccination est important pour la planification de cette intervention au niveau national. Ici, les données de vaccination contre la COVID-19, représentant le nombre de personnes ayant reçu au moins une dose de vaccin, une liste des sites de vaccination approuvés, des données démographiques et des données SIG auxiliaires ont été utilisées pour évaluer la couverture vaccinale, en utilisant le Kenya comme exemple. Tout d'abord, l'accès physique a été modélisé en utilisant le temps de déplacement pour estimer la proportion de la population à moins d'une heure d'un site de vaccination. Deuxièmement, un modèle autorégressif conditionnel bayésien (CAR) a été utilisé pour estimer la couverture vaccinale contre la COVID-19 et le même cadre utilisé pour prévoir les taux de couverture pour le premier trimestre de 2022. À l'échelle nationale, le temps de trajet moyen jusqu'à un site de vaccination contre la COVID-19 désigné (n = 622) était de 75,5 min (plage : 62,9 - 94,5 min) et plus de 87 % de la population >18 ans résident dans l'heure qui suit la vaccination. La couverture vaccinale contre la COVID-19 en décembre 2021 était de 16,70 % (IC à 95 % : 16,66 - 16,74) - 4,4 millions de personnes et devrait être de 30,75 % (IC à 95 % : 25,04 - 36,96) - 8,1 millions de personnes à la fin du mois de mars 2022. Environ 21 millions d'adultes n'étaient toujours pas vaccinés en décembre 2021 et, en l'absence d'une vaccination accélérée, plus de 17,2 millions d'adultes pourraient ne pas être vaccinés d'ici la fin mars 2022 à l'échelle nationale. Nos résultats mettent en évidence les inégalités géographiques au niveau infranational et sont importants pour cibler et améliorer la couverture vaccinale dans les populations difficiles à atteindre. Des efforts de cartographie similaires pourraient aider d'autres pays à identifier et à augmenter la couverture vaccinale pour ces populations.Translated Description (Spanish)
El COVID-19 ha afectado la salud y los medios de vida de miles de millones de personas desde que surgió en 2019. La vacunación contra la COVID-19 es una intervención fundamental que se está implementando a nivel mundial para poner fin a la pandemia. Comprender las desigualdades espaciales en la cobertura de vacunación y el acceso a los centros de vacunación es importante para planificar esta intervención a nivel nacional. Aquí, se utilizaron datos de vacunación contra COVID-19, que representan el número de personas que recibieron al menos una dosis de vacuna, una lista de los sitios de vacunación aprobados, datos de población y datos auxiliares de SIG para evaluar la cobertura de vacunación, utilizando Kenia como ejemplo. En primer lugar, el acceso físico se modeló utilizando el tiempo de viaje para estimar la proporción de población dentro de 1 hora de un sitio de vacunación. En segundo lugar, se utilizó un modelo autorregresivo condicional bayesiano (CAR) para estimar la cobertura de vacunación contra COVID-19 y el mismo marco utilizado para pronosticar las tasas de cobertura para el primer trimestre de 2022. A nivel nacional, el tiempo promedio de viaje a un sitio de vacunación COVID-19 designado (n = 622) fue de 75.5 minutos (rango: 62.9 - 94.5 minutos) y más del 87% de la población >18 años reside dentro de 1 hora a un sitio de vacunación. La cobertura de vacunación contra COVID-19 en diciembre de 2021 fue del 16.70% (IC del 95%: 16.66 - 16.74) - 4.4 millones de personas y se pronosticó que sería del 30.75% (IC del 95%: 25.04 - 36.96) - 8.1 millones de personas a fines de marzo de 2022. Aproximadamente 21 millones de adultos aún no estaban vacunados en diciembre de 2021 y, en ausencia de una absorción acelerada de la vacuna, es posible que más de 17,2 millones de adultos no estén vacunados a finales de marzo de 2022 a nivel nacional. Nuestros resultados destacan las desigualdades geográficas a nivel subnacional y son importantes para dirigir y mejorar la cobertura de vacunación en poblaciones de difícil acceso. Esfuerzos de mapeo similares podrían ayudar a otros países a identificar y aumentar la cobertura de vacunación para dichas poblaciones.Files
Muchiri_etal_2022_Unmet-need-for-covid-19.pdf.pdf
Files
(2.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:d99d490515a0aac0826f3f4a005a094f
|
2.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الاحتياجات غير الملباة لتغطية التطعيم ضد كوفيد-19 في كينيا
- Translated title (French)
- Besoin non satisfait de couverture vaccinale COVID-19 au Kenya
- Translated title (Spanish)
- Necesidad insatisfecha de cobertura de vacunación contra la COVID-19 en Kenia
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4213243854
- DOI
- 10.1016/j.vaccine.2022.02.035
References
- https://openalex.org/W134473611
- https://openalex.org/W1776824948
- https://openalex.org/W1906190121
- https://openalex.org/W1983125795
- https://openalex.org/W2047021810
- https://openalex.org/W2057442840
- https://openalex.org/W2058753770
- https://openalex.org/W2079026635
- https://openalex.org/W2079043100
- https://openalex.org/W2089606432
- https://openalex.org/W2136037924
- https://openalex.org/W2142691518
- https://openalex.org/W2144898279
- https://openalex.org/W2284225001
- https://openalex.org/W2342201951
- https://openalex.org/W2489944522
- https://openalex.org/W2582264034
- https://openalex.org/W2613140046
- https://openalex.org/W2618669638
- https://openalex.org/W2791417064
- https://openalex.org/W2799963440
- https://openalex.org/W2888793033
- https://openalex.org/W2891545483
- https://openalex.org/W2911964244
- https://openalex.org/W2931516094
- https://openalex.org/W2936342662
- https://openalex.org/W2956825289
- https://openalex.org/W2963282124
- https://openalex.org/W3004579223
- https://openalex.org/W3032841311
- https://openalex.org/W3041643703
- https://openalex.org/W3045046035
- https://openalex.org/W3046849032
- https://openalex.org/W3048383858
- https://openalex.org/W3086699080
- https://openalex.org/W3087025423
- https://openalex.org/W3093974194
- https://openalex.org/W3094518082
- https://openalex.org/W3095064152
- https://openalex.org/W3106287329
- https://openalex.org/W3112469149
- https://openalex.org/W3112593559
- https://openalex.org/W3117652431
- https://openalex.org/W3127425063
- https://openalex.org/W3135257712
- https://openalex.org/W3137099944
- https://openalex.org/W3137696036
- https://openalex.org/W3138958270
- https://openalex.org/W3158629215
- https://openalex.org/W3161893817
- https://openalex.org/W3163939556
- https://openalex.org/W3168105798
- https://openalex.org/W3185291122
- https://openalex.org/W3211193817
- https://openalex.org/W4252684188
- https://openalex.org/W4301341693