A community-engaged infection prevention and control approach to Ebola
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The real missing link in Ebola control efforts to date may lie in the failure to apply core principles of health promotion: the early, active and sustained engagement of affected communities, their trusted leaders, networks and lay knowledge, to help inform what local control teams do, and how they may better do it, in partnership with communities. The predominant focus on viral transmission has inadvertently stigmatized and created fear-driven responses among affected individuals, families and communities. While rigorous adherence to standard infection prevention and control (IPC) precautions and safety standards for Ebola is critical, we may be more successful if we validate and combine local community knowledge and experiences with that of IPC medical teams. In an environment of trust, community partners can help us learn of modest adjustments that would not compromise safety but could improve community understanding of, and responses to, disease control protocol, so that it better reflects their 'community protocol' (local customs, beliefs, knowledge and practices) and concerns. Drawing on the experience of local experts in several African nations and of community-engaged health promotion leaders in the USA, Canada and WHO, we present an eight step model, from entering communities with cultural humility, though reciprocal learning and trust, multi-method communication, development of the joint protocol, to assessing progress and outcomes and building for sustainability. Using examples of changes that are culturally relevant yet maintain safety, we illustrate how often minor adjustments can help prevent and treat the most serious emerging infectious disease since HIV/AIDS.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle