Evaluation of the Meningitis Surveillance System in Meknes, Morocco
Notice bibliographique
Résumé
Background: Meknes is a big city of Morocco with 860.972 population in 2016. It includes 47 health centers, 5 hospitals and 2 laboratories which one is implicate in meningitis surveillance. The Meningitis Surveillance System (MSS) was implemented in Meknes in 1995. Objective: The objective is to evaluate the MSS and to identify its strengths and its potential gaps for its improvement. Methods: The evaluation was based on the CDC guidelines, 2001 for evaluating surveillance systems. A questionnaire was structured and tested to evaluate simplicity and acceptability. Twenty health professionals at the prefectural epidemiology unit, the hospitals and the laboratory were interviewed. MSS Data across 2012-2016 were analyzed to evaluate the representativeness, reactivity and quality of the data. Results: 207 cases were reported with an incidence ranged from 4 per 100.000 population in 2012 to 5 per 100.000 in 2016. 172 (183%) of the cases reside in urban areas and 183 (88%) were from the public sector. The Completeness of selected variables was 89% (184/207). The system was simple regarding structure and all interviewed staff considered the system acceptable. Of 32 confirmed meningococcal meningitis cases, 15 had a serotype confirmation result. The epidemiological investigation of the case after declaration was carried out on average on the day of the declaration. Conclusions: The evaluation of the MSS has demonstrated its strengths, namely good data quality, acceptability and responsiveness. However, these weaknesses reside in the low proportion of the serotype of meningitis agents. These results suggest the need to consolidate achievements and reinforce the importance of routine meningococcal serotype according to clinical and laboratory best practices.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».