Evaluation of a Dengue Surveillance Control Program, Yemen, Hodeiadah (2021)
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background The number of dengue cases reported to the World Health Organization (WHO) increased over 8-fold over the past 2 decades, from 2.4 million in 2010 to 4.2 million in 2019. In Yemen, from January to December 2019, 59,486 suspected dengue cases and 219 deaths with a case fatality rate (CFR) of 0.4% were reported. The dengue surveillance system (DSS) provides necessary information for outbreak response. Objective As there was an increase in the number of dengue outbreaks, especially in Hodeida, last year, this study aims to evaluate the DSS between January and March 2021 to assess its usefulness and performance and identify its strengths and weaknesses. Methods We used the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) updated guidelines for evaluation of surveillance systems. For data collection, desk review and interviews with stakeholders at a central level were conducted and semistructured questionnaires distributed for the sentinel site’s coordinators. Indicators were developed to evaluate the usefulness based on 8 attributes: flexibility, stability, simplicity, acceptability, sensitivity, data quality, representativeness, and overall performance. The score percentage was calculated and interpreted as poor (<60%), average (60% to <80%), or good (≥80%). Results The DSS was found to be useful (ie, using data for detecting changes in trends in morbidity and mortality). Regarding system attributes, flexibility (22.7%), stability (33.3%), sensitivity (76%), and data quality (31%) were poor, while simplicity (79%), acceptability (76%), and representativeness (65%) were average. The overall DSS performance was poor (47%). Conclusions The DSS was useful. Although acceptability and representativeness were average, flexibility, stability, sensitivity, and data quality were poor. Strengthening the DSS by providing basic infrastructure, ensuring sustainability, improving supplements, supervising laboratory testing for dengue fever, and expanding DSS coverage to include private health care facilities are necessary. For data quality, supervision and training are recommended.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle