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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».