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Enregistrement W3199610320 · doi:10.5539/gjhs.v13n10p82

Cross-Sectoral Engagement in the Eradication of Schistosomiasis in Indonesia

2021· article· en· W3199610320 sur OpenAlexvenueno aff
Gunawan Gunawan, Junus Widjaja, Phetisya Pamela Frederika Sumolang, Hayani Anastasia

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchistosomiasisChristian ministryAgency (philosophy)LivestockGeographyEconomic growthBusinessEnvironmental protectionSocioeconomicsEnvironmental healthPolitical scienceEnvironmental resource managementMedicineImmunologyForestryEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Indonesia has planned a roadmap to eradicate schistosomiasis and achieved the elimination of schistosomiasis by 2025. Through cooperation between the Ministry of Health and the Ministry of National Development Planning or the National Development Planning Agency (Bappenas). The roadmap is a reference to plan the shared action multiple sectors, central-regional and communal coordinated by the National Development Planning Agency (Bappenas) and Development Planning Agency at Sub-national Level (Bappeda). OBJECTIVE: analyzing cross-sectoral involvement in 2019 in efforts to eradicate schistosomiasis. The research method is to analyze data and information regarding the schistosomiasis control program in 2019. MATERIAL AND METHODS: The data and information in the study came from six Regional Apparatus Organizations (OPD) in Poso and seven OPDs in Sigi Central Sulawesi. RESULT: This study reveals that, based on the roadmap to eradicate schistosomiasis, mass treatment regarding schistosomiasis for humans is 70-94%; mass medication for livestock is 50%; surveillance on intermediate snails, humans, and animals is 70-94%; 6,000 animals and 49%; the campaigns for behavioral changes and an increase in community participation in 18 villages and multi-sector coordination and intensive integrated supervision is 50%. Meanwhile, public toilets in the focus areas and livestock management have not proceeded. The prevalence of schistosomiasis in humans showed yields of 0.13%, 0%, and 0.0% in the Napu, Bada, and Lindu Plateaus. In addition, the prevalence of schistosomiasis in animals was 3.4% and 2.3% in buffalo and horses. CONCLUSION: Schistosomiasis control in terms of health can reduce the prevalence of schistosomiasis in humans. And schistosomiasis control is not a priority program in terms of agriculture. Who did not build schistosomiasis control programs in 2019 upon good coordination between the central and local governments?

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 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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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