Kenya’s Response to COVID 19, a Descriptive Review
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is a respiratory viral infection caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Corona Virus 2. The first case of the infection was confirmed in Wuhan China in 2019, by early March 2020 the infection had spread to all the continents of the World attaining a pandemic status as declared by the World Health Organization on 11th March 2020. Kenya reported its first confirmed COVID-19 case on 13th March 2020, increasing to 5206 cases as reported on 24th June 2020. COVID-19 is a novel infection with no known cure, currently, the mainstay to the infection is through public health measures. These measures are hand hygiene, cough etiquette, face masking and social distancing among others. This review aims to examine the literature on the public health measures which have been used to control outbreaks caused by respiratory viruses. The review will also identify the public health measures which Kenya is using to control the pandemic. A descriptive survey on the confirmed COVID-19 cases in Kenya shows that infection is on the rise and the epidemic curve is on the ascending trajectory. The review informs that the country requires a high level of preparedness to handle COVID-19. The areas to consider include, having robust health care systems with an adequate number of; hospital beds, healthcare workers and personal protective equipment.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».