Surveillance Opportunities and the Need for Intersectoral Collaboration on Rabies in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Sri Lanka is progressing towards its goal of eliminating human rabies. This goal rests on programs designed to limit canine rabies, which in turn requires a combination of targeted dog rabies control and a better understanding of the movement of the virus between domestic animals, people, and wildlife. Coordinated and integrated surveillance of the disease between human and animal health sectors underpins successful rabies elimination. Our objective was to review surveillance data from 2005 to 2014 to assemble the first multispecies synthesis of rabies information in Sri Lanka and, in doing so, assess needs and opportunities for a One Health approach to rabies surveillance in the country. Our descriptive epidemiological findings were consistent with other studies showing a decline in human cases, endemic and unchanging numbers of dog cases, a relationship between human density and the occurrence of human and animal cases, and significant gaps in understanding trends in rabies incidences in livestock and wildlife. Assessing the trends in the data from the three government organizations responsible for rabies surveillance was difficult due to lack of information on animal population sizes, unquantified sampling biases due to inequities in access to diagnostic capacities, regulatory and administrative barriers, and a continued reliance on clinical means to establish a diagnosis. The information required for a comprehensive rabies control programme was not standardized or consistent, was not in one place, showed significant gaps in completeness, and was not amenable to routine and rapid analysis. Achieving rabies elimination in Sri Lanka would benefit from harmonization of diagnostic and information management standards across animal and human health sectors as well as equitable access to diagnostic capacity for all regions and species.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».