Community Participation in Chagas Disease Vector Surveillance: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vector control has substantially reduced Chagas disease (ChD) incidence. However, transmission by household-reinfesting triatomines persists, suggesting that entomological surveillance should play a crucial role in the long-term interruption of transmission. Yet, infestation foci become smaller and harder to detect as vector control proceeds, and highly sensitive surveillance methods are needed. Community participation (CP) and vector-detection devices (VDDs) are both thought to enhance surveillance, but this remains to be thoroughly assessed. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We searched Medline, Web of Knowledge, Scopus, LILACS, SciELO, the bibliographies of retrieved studies, and our own records. Data from studies describing vector control and/or surveillance interventions were extracted by two reviewers. Outcomes of primary interest included changes in infestation rates and the detection of infestation/reinfestation foci. Most results likely depended on study- and site-specific conditions, precluding meta-analysis, but we re-analysed data from studies comparing vector control and detection methods whenever possible. Results confirm that professional, insecticide-based vector control is highly effective, but also show that reinfestation by native triatomines is common and widespread across Latin America. Bug notification by householders (the simplest CP-based strategy) significantly boosts vector detection probabilities; in comparison, both active searches and VDDs perform poorly, although they might in some cases complement each other. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: CP should become a strategic component of ChD surveillance, but only professional insecticide spraying seems consistently effective at eliminating infestation foci. Involvement of stakeholders at all process stages, from planning to evaluation, would probably enhance such CP-based strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».