Role of Rapid Response Teams in Response to Outbreaks in Yemen, 2020: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Yemen has been increasingly reporting public health emergencies (eg, cholera). The Ministry of Public Health and Population (MoPH&P) has put in place the Rapid Response Teams (RRTs) mechanism from the national to district level to investigate and initiate the response to public health emergencies. An RRT is a technical, multidisciplinary team that is readily available for quick mobilization and deployment in case of emergencies. Objective The aim of this analysis was to summarize the role of RRTs in response to outbreaks in Yemen during 2020. Methods Data were obtained from the electronic Diseases Early Warning System (eDEWS) in Excel format covering the period from January to December 2020, including governorates, diseases, and other variables. Data were cleaned and analyzed using Excel 2013. Qualitative data are summarized as percentages. Data are presented using tables, graphs, and maps. Results A total of 39,451 field descents were performed. Nearly half of the activities (n=18,565, 47.06%) were for outbreak investigation of various infectious diseases, including cholera (n=9030), severe acute respiratory infection (n=1949), diphtheria (n=1532), measles (n=1328), malaria (n=1012), dengue fever (n=1008), pertussis (n=803), mumps (n=676), chickenpox (n=583), acute flaccid paralysis (n=482), and meningitis (n=162). Approximately 1747 (4.43%) supervision visits were implemented. Regarding health education, 19,139 (48.51%) health education sessions were executed, with 3419 (17.86%) performed at health facilities and 15,720 (82.14%) performed outside health facilities (eg, schools and outdoors). A total of 559,805 people attended the health education sessions. Conclusions RRTs support the MoPH&P in reducing or “slowing down” disease transmission as quickly as possible through various activities such as outbreak investigations and health education. Therefore, there is a strong need to continue supporting the RRTs financially and logistically by donors. In addition, governmental financial support to the RRTs is highly recommended to ensure the sustainability of the program.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».