Evaluation of Dengue Surveillance System - Islamabad, 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dengue is a significant public health problem affecting 50% population worldwide. Every year 50-100 million cases of DF while 250000-500000 cases of DHF are reported worldwide. Mortality rate of DHF/DSS is 5-10%. Objective: The study was conducted to evaluate the system in terms of its core functions, system attributes and challenges faced in order to make recommendations for improvement. Methods: This evaluation was conducted during November 2017 at Islamabad District. A desk review of literature, departmental reports and documents was conducted. Quantitative and qualitative system attributes were assessed using Updated CDC Guidelines for Evaluating Public Health Surveillance Systems, 2001. Stakeholders were identified and interviewed. A semi structured questionnaire was used to collect data. Results: Staff was trained in data collection and data entry. NS1 (Non-structural protein1) and dengue-specific IgM antibody test were available at all tertiary care hospitals to confirm diagnosis. Case definition was simple and strictly followed. Data flow was easy. System is less flexible but able to integrate with other systems. Quality of data was poor as 80% of filled forms were incomplete in demographic and clinical profile. Acceptability was good due to sense of ownership and good coordination among all stakeholders. Sensitivity was 27.6% and predictive value positive was 81.5%. Representativeness was poor, covering only tertiary care hospitals. Timeliness was excellent with daily reporting and case response within 24 hours. The system is useful as it provides dengue fever data base for planning and management purpose. System is stable, secure and available when required. Conclusions: The evaluation shows the performance of dengue surveillance system was good overall. System is not representative but has ability to detect and respond to outbreaks within time. Expansion of the coverage to include all public and private healthcare facilities is needed. Regular data collection trainings are recommended. Feedback mechanism is necessary to ensure data quality.
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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 ».