Influenza surveillance in Middle East, North, East and South Africa: Report of the 8th <scp>MENA</scp> Influenza Stakeholders Network
Notice bibliographique
Résumé
The Middle-East and Africa Influenza Surveillance Network (MENA-ISN), established in 2014, includes 15 countries at present. Country representatives presented their influenza surveillance programmes, vaccine coverage and influenza control actions achieved, and provided a list of country surveillance/control objectives for the upcoming 3 years. This report details the current situation of influenza surveillance and action plans to move forward in MENA-ISN countries. Data were presented at the 8th MENA-ISN meeting, organized by the Mérieux Foundation that was held on 10-11 April 2018 in Cairo, Egypt. The meeting included MENA-ISN representatives from 12 countries (Algeria, Egypt, Jordan, Kenya, Lebanon, Libya, Morocco, Pakistan, Saudi Arabia, South Africa, Tunisia and United Arab Emirates) and experts from the Canadian Centre for Vaccinology, and the World Health Organization. Meeting participants concluded that influenza remains a significant threat especially in high-risk groups (children under-5, elderly, pregnant women and immunosuppressed individuals) in the MENA-ISN region. Additional funding and planning are required by member countries to contain this threat. Future meetings will need to focus on creative and innovative ways to inform policy and initiatives for vaccination, surveillance and management of influenza-related morbidity and mortality especially among the most vulnerable groups of the population.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».