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Enregistrement W3138088657 · doi:10.1186/s13031-021-00354-9

Humanitarian led community-based surveillance: case study in Ekondo-titi, Cameroon

2021· article· en· W3138088657 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensReach Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesUNICEF
Mots-clésOutbreakMedicinePublic healthEnvironmental healthPsychological interventionGovernment (linguistics)DistrustPublic health surveillanceMedical emergencyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Community-based surveillance (CBS) has been used successfully in many situations to strengthen existing health systems as well as in humanitarian crises. The Anglophone crisis of Northwest Southwest Cameroon, led to burning of villages, targeting of health personnel and destruction of health facilities which, in combination with distrust for the government services led to a collapse of surveillance for outbreak prone diseases. METHODS: We evaluated the ability of the CBS system to identify suspected cases of outbreak prone diseases (OPD) as compared to the facility-based surveillance, evaluated the timeliness of the CBS system in identifying an OPD, reporting of OPD to District Health Service (DHS) and timeliness in outbreak response. The paper also assessed the collaboration with the DHS and contribution of the CBS system with regards to strengthening the overall surveillance of the health district and also determine the interventions undertaken to contain suspected/confirmed outbreaks. RESULTS: In total 9 alerts of suspected OPDs were generated by the CBS system as compared to 0 by the DHS, with 8 investigated, 5 responses and 3 confirmed outbreaks. Average time from first symptoms to alert generation by the CBS system was 7.3 days. Average time lag from alert generation from the CBS to the DHS was 0.3 days which was essentially within 24 h. There was extensive and synergistic collaboration with the DHS. DISCUSSION: CBS generated a higher number of alerts than traditional outbreak reported used in the region, and had timely investigations and if appropriate, responses. Careful selection of CHWs with strong community engagement led to the success of the project, and the use of the mobile health team in situ allowed for rapid responses to potential outbreaks, as well as for feedback to CHWs and communities. CBS was also well utilized for identification of other events, such as displacement and malnutrition. CONCLUSION: In conflict settings, CBS can help in outbreak identification as well as other events, and a mobile health team is crucial to the success of the CBS due to the ability to rapidly response to generated alerts. The mobile health team provided timely investigation of 8 of 9 alerts generated. Collaboration with existing DHS structures is important for systems strengthening in such settings.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,285 · 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