A Review of Gastrointestinal Outbreaks in Schools: Effective Infection Control Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to review documented outbreaks of gastrointestinal illness in schools, published in the last 10 years, to identify etiology, mode of transmission, the number of children affected, morbidity and mortality patterns, and interventions for control and prevention. METHODS: Searches of electronic databases, public health publications, and federal, state, and provincial public health Web sites were completed. RESULTS: Of the 121 outbreaks that met the inclusion criteria, 51% were bacterial, 40% viral, 7% were from Cryptosporidium, and 2% from multiple organisms. Transmission routes recorded in 101 reports included foodborne (45%), person-to-person (16%), waterborne (12%), and animal contact (11%). Actions to control outbreaks included alerting medical and public health authorities or the community to the outbreak (13%), treating cases (12%), enhancing hand washing (11%), and increased vigilance during food preparation (8%). Recommendations to prevent future outbreaks were compared with previously published studies that demonstrated effectiveness. CONCLUSIONS: The risk of foodborne illness was reduced when food handlers practiced effective hand washing technique and received food safety training and certification. Student training programs on hand hygiene, enhanced cleaning and disinfection of the school, and hepatitis A vaccination were found effective. Children should be supervised on farm visits, hand washing strictly enforced, and food eaten in an area separated from the animals. Staff and students should have a positive, continuous communication with public health authorities including educational sessions and immediate reporting of possible outbreaks.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».