Real-Time Surveillance of Infectious Diseases and Other Health Conditions During Iraq’s Arbaeenia Mass Gathering: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The most common religious mass gatherings in the Middle East are the Hajj at Mecca in Saudi Arabia, which occurs annually, and the Arbaeenia in Karbala. The importance of developing public health surveillance systems for mass gatherings has been previously emphasized in other reports. OBJECTIVE: This study aimed to describe the common illnesses and health conditions affecting people during the Arbaeenia mass gathering in Iraq in 2016. METHODS: A total of 60 data collectors took part in the field data collection over a period of 11 days, from November 12, 2016 to November 22, 2016. Data were collected from 20 health outlets along the major route from Najaf to Karbala (10 health facilities in each governorate). Two digital forms, the Health Facility Survey and the Case Survey, were used for data collection. RESULTS: A total of 41,689 patients (33.3% female and 66.7% male) visited the 20 health care facilities over a period of 11 days from November 12, 2016 to November 22, 2016. More than three quarters of patients (77.5%; n=32,309) were between 20-59 years of age, more than half of patients were mainly from Iraq (56.5%; n=23,554), and about 38.9% (n=16,217) were from Iran. Patients in this study visited these health care facilities and presented with one or more conditions. Of a total 41,689 patients, 58.5% (n=24,398) had acute or infectious conditions and symptoms, 33.1% (n=13,799) had chronic conditions, 23.9% (n=9974) had traumas or injuries, 28.2% (n=11,762) had joint pain related to walking long distances, and 0.3% (n=133) had chronic dermatologic conditions. CONCLUSIONS: The Arbaeenia mass gathering in 2016 exerted a high burden on the Iraqi health care system. Therefore, efforts must be made both before and during the event to ensure preparedness, proper management, and control of different conditions.
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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 ».