Preventing Emerging and Re-emerging Infections in the Eastern Mediterranean Region: Gaps, Challenges, and Priorities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Eastern Mediterranean Public Health Network, supported by the Biosecurity Engagement Program, contributed significantly to strengthening the preparedness and response to the emerging and re-emerging infections in the region. OBJECTIVE: This study aimed to determine the gaps, challenges, and priorities for preventing the emerging and re-emerging infections, with a focus on biosafety and biosecurity in four countries of the region, namely, Egypt, Iraq, Jordan, and Morocco. METHODS: A total of two different methods were used to determine the gaps and priorities for preventing the emerging and re-emerging infections. The first method was a rapid assessment for the preparedness and response to the emerging and re-emerging infections in four countries of the region, with a focus on biosafety and biosecurity. The second method was a face-to-face round table meeting of the participating teams for two days, where the teams from all countries presented their countries' profiles, findings, priorities, and gaps based on the countries' assessments. RESULTS: The assessment and meeting resulted in several priorities and recommendations for each of the countries in the areas of legislation and coordination, biosafety and biosecurity, surveillance and human resources, case management and response, infection control and prevention, and risk communication and laboratory capacity. CONCLUSIONS: Many recommendations were relatively consistent throughout, including improving communication or building collaborations to improve the overall health of the country.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».