Cholera in the time of war: implications of weak surveillance in Syria for the WHO's preparedness—a comparison of two monitoring systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health breakdown from the Syrian government's targeting of healthcare systems in politically unsympathetic areas has yielded a resurgence of infectious diseases. Suspected cholera recently reappeared but conflict-related constraints impede laboratory confirmation. Given the government's previous under-reporting of infectious outbreaks and the reliance of the WHO on government reporting, we sought to assess the reliability of current surveillance systems. METHODS: We compared weekly surveillance reports of waterborne diseases from the Syrian government's (WHO-associated) Early Warning and Response System (EWARS), based in Damascus, and the independent, non-governmental Early Warning and Response Network (EWARN) headquartered in Gaziantep, Turkey. We compared raw case rates by EWARS and EWARN and assessed the quality of reporting against the WHO benchmarks. RESULTS: We identified significant under-reporting and delays in the government's surveillance. On average, EWARS reports were published 24 days (range 12-61) after the reference week compared with 11 days (5-21) for EWARN. Average completeness for EWARS was 75% (55-84%), compared with 92% for EWARN (85-99%). Average timeliness for EWARS was 79% (51-100%), compared with 88% for EWARN (70-97%). EWARS made limited use of rapid diagnostic tests, and rates of collection of stool samples for laboratory cholera testing were well below reference levels. CONCLUSIONS: In the context of the current Syrian war, the government's surveillance is inadequate due to lack of access to non-government held territory, an incentive to under-report the consequence of government attacks on health infrastructure, and an impractical insistence on laboratory confirmation. These findings should guide the WHO reform for surveillance in conflict zones.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».