Optimizing syndromic health surveillance in free ranging great apes: The case of Gombe National Park
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Syndromic surveillance is an incipient approach to early wildlife disease detection. Consequently, systematic assessments are needed for methodology validation in wildlife populations. We evaluated the sensitivity of a syndromic surveillance protocol for respiratory disease detection among chimpanzees in Gombe National Park, Tanzania. Empirical health, behavioural, and demographic data were integrated with an agent‐based, network model to simulate disease transmission and surveillance. Surveillance sensitivity was estimated as 66% (95% CI: 63.1, 68.8%) and 59.5% (95% CI: 56.5%, 62.4%) for two monitoring methods (weekly count and prevalence thresholds respectively), but differences among calendar quarters in outbreak size and surveillance sensitivity suggest seasonal effects. We determined that a weekly detection threshold of ≥2 chimpanzees with clinical respiratory disease leading to outbreak response protocols (enhanced observation and biological sampling) is an optimal algorithm for outbreak detection in this population. Synthesis and applications . This is the first quantitative assessment of syndromic surveillance in wildlife, providing a model approach to detecting disease emergence. Coupling syndromic surveillance with targeted diagnostic sampling in the midst of suspected outbreaks will provide a powerful system for detecting disease transmission and understanding population impacts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».