Measles Outbreak-Khywan, Huth District, Amran Governorate, Yemen, March, 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: On March 3, 2017, cases with fever and skin rash were reported in Khywan, Huth district, Amran by electronic disease early warning system (eDEWS) coordinator. A team from Y-FETP was sent to investigate the problem. Objective: To confirm the existence of outbreak and recommend control measures. Methods: We conducted active house to house- case search. Suspected case was any person with fever and skin rash at any age in Khywan area, Huth district, Amran governorate, from 5 February to 5 March 2017. Data analysis was performed by Epi Info version 7.2. Results: Results 32 cases met the standard case definition, the index case was reported in 5 Feb. 2017, the outbreak continued till 5 March with the peak of cases in 3 March 2017 (6 cases). The percentage of females was 53%. The highest percent was among the age group 1-<5 years with the attack rate 21/1000 of population. The percent of non-vaccinated cases was 97%. Reasons for non-vaccination were: lack of outreach vaccination services (39%), absence of vaccine in the nearby health center (39%), and vaccination refusal (22%). All cases had fever and skin rash, 97% of cases had cough and conjunctivitis. About 13% of cases were admitted in Huth hospital due to pneumoniae as a complication of measles. Conclusions: Existence of Measles outbreak in Khywan area, Huth district, Amran governorate was confirmed. Urgent measles immunization campaign with ongoing routine and outreach immunization services are recommended to increase vaccination coverage.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».