Community, system and policy level drivers of bovine tuberculosis in smallholder periurban dairy farms in India: a qualitative enquiry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid urbanization has led to expansion of peri-urban fringes, where intensive, industry-style livestock rearing has led to emerging vulnerabilities at the human-animal-environment interface. This study was undertaken to understand the health system and farm-level factors that influenced the risk of transmission of bovine Tuberculosis (bTB) in animals and humans in peri-urban smallholder dairy farms of India. METHODS: Thematic guides were developing through literature review and expert consultation. In-depth interviews were conducted till attainment of saturation. Identification of core themes was followed by etiological enquiry and generation of a conceptual model. RESULTS: Veterinarians were consulted as a last resort after home-remedies and quacks had failed. Damage control measures, especially with respect to- selling or abandoning sick animals, added to the risk of disease transmission. Although civic authorities believed in the adequacy of a functioning laboratory network, end users were aggrieved at the lack of services. Despite the presence of extension services, knowledge and awareness was limited, promoting risky behaviour. The absence of cogent policies in dealing with bTB was a significant barrier. Stakeholders did not consider bTB to be a major concern. It is possible that they underestimate the problem. CONCLUSION: The current study helps to identify gaps which need to be addressed through collaborative research, and OneHealth interventions to build community awareness.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».