Ebola virus outbreak in North Kivu and Ituri provinces, Democratic Republic of Congo, and the potential for further transmission through commercial air travel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2018-2019 Ebola virus disease (EVD) outbreak in North Kivu and Ituri provinces, Democratic Republic of Congo (DRC), continues to spread. The recent discovery of cases in Uganda and in Goma, a major city in the eastern DRC, raises concern for potential EVD transmission in distant locales via commercial air travel. METHODS: We examined air travel patterns from the affected region with itinerary-level data from the International Air Transport Association for the year 2018 between July and October, inclusive. We focused on three scenarios: (i) travel from Beni airport, (ii) travel from Beni, Goma and Bunia airports and (iii) travel from Beni, Goma and Bunia, and Kigali airports. We evaluated country-level Infectious Disease Vulnerability Index (IDVI) scores for traveller destinations. RESULTS: There were 2255 commercial air passengers departing from Beni Airport during the specified time frame, all with domestic destinations, and 55% of which were to Goma. A total of 29 777 passengers travelled from Beni, Bunia and Goma airports during this time frame, with most travel (94.6%) departing from Goma Airport. A total of 72.4% of passengers' final destination from these three airports were within the DRC, primarily to Kinshasa. There were 166 281 outbound passengers from Beni, Bunia, Goma and Kigali airports with the majority (82.1%) of passengers departing from Kigali. The most frequent destinations from these airports were Nairobi, Kinshasa and Entebbe. Eight of the 10 destinations with greatest passenger volumes are to countries with IDVI scores less than 0.4. CONCLUSION: There is little commercial airline connectivity from the current EVD-affected area; however, larger cities in DRC and throughout East Africa should be aware of the low potential for EVD importation through this route. Most countries at greatest risk for EVD importation have limited capacity to manage these cases.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».