Evaluation of the Leishmania Surveillance System, Yemen, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background Control of preventive chemotherapy-targeted neglected tropical diseases (PC-NTDs) depends on strengthened health systems. Efficient health information systems provide a stimulus to reaching the sustainable development goal aimed at ending PC-NTD epidemics. However, there is limited assessment of surveillance system functions linked to PC-NTDs that are hinged on the optimal performance of surveillance system attributes. Objective The aim of this study was to assess the usefulness and performance of the National Leishmania Control Program (NLCP), and to estimate the strength and weakness points of the system. Methods We followed the updated six steps of Centers for Diseases Control and Prevention (CDC) guidelines for evaluating public health surveillance systems. Data were collected using in-depth interviews with relevant stakeholders at the central level and semistructured questionnaires at the peripheral level. We used questions (yes, no) to assess the usefulness and a 5-point Likert scale to measure the attributes. The final score was interpreted as poor (<60), average (60-80), and good (>80). Results The NLCP seemed to be useful (86%) and some of its objectives were met. The system has average performance in flexibility (78%), simplicity (64%), acceptability (80%), and data quality (65%). Poor performance was indicated for stability (33%) and timeliness (8%). The overall performance of the NLCP was deemed to be poor (55%). Continuation of the system was the strongest point, whereas the lack of governmental and agency funds was the weakest point. Conclusions The NLCP was found to be useful regarding the attributes assessed; simplicity, flexibility, acceptability, and data quality were deemed to be average, whereas stability and timeliness were considered to be poor. Governmental financial support to the program is highly recommended. In addition, creating a database for staff at the peripheral level and expanding the number of health facilities that serve as Leishmania units are required.
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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 | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 ».