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Enregistrement W2531878250 · doi:10.1017/s0031182016001724

Getting a GRiPP on everyday schistosomiasis: experience from Zimbabwe

2016· review· en· W2531878250 sur OpenAlexaff
Francisca Mutapi

Notice bibliographique

RevueParasitology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDewormingSchistosomiasisContext (archaeology)Public healthMass drug administrationEconomic growthEnvironmental healthParasitic diseaseMedicineDiseaseImmunologyGeographyPopulationNursingHelminthsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schistosomiasis, commonly known as bilharzia, is a parasitic disease prevalent in Africa, Asia and South America. The majority of the cases occur in Sub-Saharan Africa where schistosomiasis is a major public health problem impacting on child health and development as well as adult health when infections become chronic. Control of schistosomiasis is by treatment of infected people with the antihelminthic drug praziquantel. Current schistosome control programmes advocated by the World Health Assembly in 2001 are aimed at regular school-based integrated deworming strategies in order to reduce development of severe morbidity, promote school health and to improve cognitive potential of children. Several countries in Africa have now embarked on national scale deworming programmes treating millions of children exposed to schistosomiasis in endemic areas without prior diagnosis of infection through mass drug administration programmes. Implementing such control programmes requires a concerted effort between scientists, policy makers, health practitioners and several other stake holders and of course a receptive community. This paper considers the contributions to global schistosome control efforts made by research conducted in Zimbabwe and the historical context and developments leading to the national schistosomiasis control programme in Zimbabwe giving an example of Getting Research into Policy and Practice.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,035

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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