MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3041209413 · doi:10.12688/wellcomeopenres.16070.3

Sub-Saharan Africa preparedness and response to the COVID-19 pandemic: A perspective of early career African scientists

2020· preprint· en· W3041209413 sur OpenAlexaff
Gisele Umviligihozo, Lucy Mupfumi, Nelson Sonela, Delon Naicker, Ekwaro A. Obuku, Catherine K. Koofhethile, Tuelo Mogashoa, Anne Kapaata, Geoffrey Ombati, Clive M. Michelo, Makobu Kimani, Olamide Todowede, Sheila N. Balinda

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAlliance for Accelerating Excellence in Science in AfricaAfrican Academy of SciencesNew Partnership for Africa's DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentWellcome Trust
Mots-clésPreparednessPandemicPsychological interventionCase fatality rateChinaPublic healthEconomic growthOutbreakGlobal healthGeographyDevelopment economicsPolitical scienceMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SocioeconomicsEnvironmental healthVirologyPopulationDiseaseSociologyInfectious disease (medical specialty)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging highly transmissible viral infections such as SARS-CoV-2 pose a significant global threat to human health and the economy. Since its first appearance in December 2019 in the city of Wuhan, Hubei province, China, SARS-CoV-2 infection has quickly spread across the globe, with the first case reported on the African continent, in Egypt on February 14th, 2020. Although the global number of COVID-19 infections has increased exponentially since the beginning of the pandemic, the number of new infections and deaths recorded in African countries have been relatively modest, suggesting slower transmission dynamics of the virus on the continent, a lower case fatality rate, or simply a lack of testing or reliable data. Notably, there is no significant increase in unexplained pneumonias or deaths on the continent which could possibly indicate the effectiveness of interventions introduced by several African governments. However, there has not yet been a comprehensive assessment of sub-Saharan Africa’s (SSA) preparedness and response to the COVID-19 pandemic that may have contributed to prevent an uncontrolled outbreak so far. As a group of early career scientists and the next generation of African scientific leaders with experience of working in medical and diverse health research fields in both SSA and resource-rich countries, we present a unique perspective on the current public health interventions to fight COVID-19 in Africa. Our perspective is based on extensive review of the available scientific publications, official technical reports and announcements released by governmental and non-governmental health organizations as well as from our personal experiences as workers on the COVID-19 battlefield in SSA. We documented public health interventions implemented in seven SSA countries including Uganda, Kenya, Rwanda, Cameroon, Zambia, South Africa and Botswana, the existing gaps and the important components of disease control that may strengthen SSA response to future outbreaks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0110,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,334
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWellcome Open ResearchMême sujetViral Infections and Outbreaks ResearchTravaux en français237 207