Cholera outbreak in Forcibly Displaced Myanmar National (FDMN) from a small population segment in Cox’s Bazar, Bangladesh, 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bangladesh experienced a sudden, large influx of forcibly displaced persons from Myanmar in August 2017. A cholera outbreak occurred in the displaced population during September-December 2019. This study aims to describe the epidemiologic characteristics of cholera patients who were hospitalized in diarrhea treatment centers (DTCs) and sought care from settlements of Forcibly Displaced Myanmar Nationals (FDMN) as well as host country nationals during the cholera outbreak. METHODS: Diarrhea Treatment Center (DTC) based surveillance was carried out among the FDMN and host population in Teknaf and Leda DTCs hospitalized for cholera during September-December 2019. RESULTS: During the study period, 147 individuals with cholera were hospitalized. The majority, 72% of patients reported to Leda DTC. Nearly 65% sought care from FDMN settlements. About 47% of the cholera individuals were children less than 5 years old and 42% were aged 15 years and more. Half of the cholera patients were females. FDMN often reported from Camp # 26 (45%), followed by Camp # 24 (36%), and Camp # 27 (12%). Eighty-two percent of the cholera patients reported watery diarrhea. Some or severe dehydration was observed in 65% of cholera individuals. Eighty-one percent of people with cholera received pre-packaged ORS at home. About 88% of FDMN cholera patients reported consumption of public tap water. Pit latrine without water seal was often used by FDMN cholera individuals (78%). CONCLUSION: Vigilance for cholera patients by routine surveillance, preparedness, and response readiness for surges and oral cholera vaccination campaigns can alleviate the threats of cholera.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».