Dengue Fever Outbreak in Al-Garrahi District, Al-Hudaydah Governorate, Yemen, 2019
Notice bibliographique
Résumé
Background Dengue fever (DF) has re-emerged in Yemen with a higher frequency during the last years. On November 6, 2019, an increased number of suspected DF cases in Al-Garrahi district was reported. On November 7, 2019, a team was sent to investigate. Objective This study aims to confirm the existence of an outbreak, describe the outbreak characteristics, and recommend suitable intervention for control. Methods A descriptive study was conducted. The World Health Organization case definition was used to identify patients. An active search from house to house, along with entomological investigation and health education, was conducted. A line list was used to collect data. Blood specimens were collected and tested by enzyme-linked immunosorbent assay for dengue IgM. Frequency, percentage, and rates were calculated, and the population from the central statistical organization was used. Results A total of 2067 cases met the case definition. Of them, 51% were males and 32% were aged <10 years. All patients complained of fever, headache, and arthralgia (100%), followed by myalgia and retro-orbital pain (67% and 39%, respectively). The first case patient was in week 41, and the peak was reached with 1058 patients in week 46. The overall attack rate was 16 of 1000, significantly higher among patients aged 10 years to <50 years and ≥50 years compared with patients aged <10 years (17 and 19/1000 vs 14/1000; P<.001). Of 20 tested blood samples, 12 (60%) were IgM positive. The house index was 70%, the container index was 50%, and the Breteau index was 140. Vector control measures with community participation were intensified in week 46, and patient cases decreased to 140 in week 48. Conclusions A dengue outbreak was confirmed in Al-Garrahi district. The spread of infection was facilitated by storing water and the presence of indoor larvae. The findings emphasize the importance of health awareness and community participation for containing DF outbreaks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».