Surveillance Evaluation for Severe Acute Respiratory Infection, Sana'a city, Yemen, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background Due to the war and limited access to health facilities, the surveillance of severe acute respiratory infection (SARI) has been expanded to include all hospitals since 2017. Objective We aimed to assess the usefulness of SARI surveillance in Sana’a city and to assess its performance in terms of attributes. Methods The Centers for Disease Control and Prevention’s updated guideline was used for evaluating surveillance systems. Four qualitative attributes, including stability, simplicity, flexibility, and acceptability, and data quality as a quantitative attribute were assessed. An in-depth interview with stakeholders at the central level and self-administered questionnaires with 5 Likert scales and a register review at the peripheral level were used for collecting data. Scores for indicators were used to calculate the total gained scores for each attribute and percentages for ranking them as poor (<60%), average (60% to <80%), good (80% to <90%), and excellent (≥90%). Results SARI surveillance was useful and obtained a total gained score of 94%. The overall performance of the five attributes was average (64%). It was good (82%) at the central level where flexibility was excellent (93%) and stability was average (72%). The performance at the peripheral level was poor (51%); simplicity (61%) and acceptability (74%) were average, and the data quality was poor (20%). Conclusions Expanding SARI surveillance with a lack of staff training, central communication, and supervision might be the main reason for its weak performance at the peripheral level. Supporting SARI program activities and selecting SARI reporting sites and the surveillance team at each site based on World Health Organization criteria are highly recommended.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».