Eliminating malaria in conflict zones: public health strategies developed in the Sri Lanka Civil War
Notice bibliographique
Résumé
Despite the 26-year long civil war, Sri Lanka was declared malaria-free by WHO in 2016. This achievement was the result of nearly 30 years of elimination efforts following the last significant resurgence of malaria cases in Sri Lanka. The resurgence occurred in 1986-1987, when about 600 000 cases of malaria were detected. Obstacles to these efforts included a lack of healthcare workers in conflict zones, a disruption of vector control efforts, gaps in the medication supply chain, and rising malaria cases among the displaced population.This article seeks to describe the four strategies deployed in Sri Lanka to mitigate the aforementioned obstacles to ultimately achieve malaria elimination. The first approach was the support for disease elimination by the government of Sri Lanka and the Liberation Tamil Tigers of Elam. The second strategy was the balance of centralised leadership of the federal government and the decentralised programme operation at the regional level. The third strategy was the engagement of non-governmental stakeholders to fill in gaps left by the conflict to continue the elimination efforts. The last strategy is the ongoing efforts by the government, military and non-profit organisations to prevent the reintroduction of malaria.The lessons learnt from Sri Lanka have important implications for malaria-endemic nations that are in conflict such as Ethiopia, Afghanistan, Yemen and Somalia. To accomplish the World Health Assembly goal of reducing the global incidence and mortality of malaria by 90% by 2030, significant efforts are required to lessen the disease burden in conflict zones. In addition to the direct impacts of conflict on population health, conflicts may lead to increased risk of spread of malaria, both within a country and consequently, abroad.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».