Real-Time Monitoring of School Absenteeism to Enhance Disease Surveillance: A Pilot Study of a Mobile Electronic Reporting System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: School absenteeism is a common source of data used in syndromic surveillance, which can eventually be used for early outbreak detection. However, the absenteeism reporting system in most schools, especially in developing countries, relies on a paper-based method that limits its use for disease surveillance or outbreak detection. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop an electronic real-time reporting system on school absenteeism for syndromic surveillance. METHODS: An electronic (Web-based) school absenteeism reporting system was developed to embed it within the normal routine process of absenteeism reporting. This electronic system allowed teachers to update students' attendance status via mobile tablets. The data from all classes and schools were then automatically sent to a centralized database for further analysis and presentation, and for monitoring temporal and spatial patterns of absent students. In addition, the system also had a disease investigation module, which provided a link between absenteeism data from schools and local health centers, to investigate causes of fever among sick students. RESULTS: The electronic school absenteeism reporting system was implemented in 7 primary schools in Bangkok, Thailand, with total participation of approximately 5000 students. During May-October 2012 (first semester), the percentage of absentees varied between 1% and 10%. The peak of school absenteeism (sick leave) was observed between July and September 2012, which coincided with the peak of dengue cases in children aged 6-12 years being reported to the disease surveillance system. CONCLUSIONS: The timeliness of a reporting system is a critical function in any surveillance system. Web-based application and mobile technology can potentially enhance the use of school absenteeism data for syndromic surveillance and outbreak detection. This study presents the factors that determine the implementation success of this reporting system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».