MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224720957 · doi:10.29392/001c.33818

COVID-19 and the fear of other unknowns: challenges and lessons learned from a digital contact tracing activity in the Rohingya camps in Cox’s Bazar, Bangladesh

2022· article· en· W4224720957 sur OpenAlexfundno aff
A. Ahmed, Adrita Kaiser, Gayatri Jayal, Neal Lesh, Md. Mahmudul Hasan, Sabina Faiz Rashid, Tanvir Hasan

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésContact tracingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicTracingGovernment (linguistics)MedicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contact tracing can play an important role in controlling infectious disease outbreaks such as the COVID-19 pandemic. Containing the spread of COVID-19 is crucial in humanitarian settings such as in the Rohingya camps in Cox’s Bazar, Bangladesh. This manuscript describes the COVID-19 contact tracing activities undertaken by a group of researchers and implementers in Cox’s Bazar, Bangladesh. The paper details the design and development of the Commcare ‘Contact tracing and case monitoring app’, subsequent implementation of the contact tracing activity, challenges faced during the implementation process, and the strategies adopted by the research team to overcome these challenges. The research team leveraged the suite of template applications for COVID-19 response developed by Dimagi in response to the COVID-19 pandemic. Research partners organized a series of brainstorming meetings and workshops with relevant stakeholders to finalize the ‘COVID- 19 contact tracing and case monitoring app’ for final implementation. This app was implemented in 10 Rohingya camps from Ukhiya and Teknaf sub-districts of Cox’s Bazar for 4.5 months from 1st January 2021 to 15th May 2021. Due to a restriction on internet availability in the Rohingya camps by the government of the host country, the research team had to adopt a manual approach to implement the contact tracing activity. During these 4.5 months, 249,452 individuals from 10 Rohingya camps were screened for COVID-19 case registration. Of all the screened individuals, 431 were identified as COVID suspected cases, and 77 were identified as confirmed cases. The research team experienced several implementation challenges such as inexperience of contact tracers with the nature of the work, convincing the community to register in a digital system, obtaining information around COVID-19 symptoms, and many cultural, linguistic, gender, and other social barriers. The team adopted challenge-specific mitigation strategies for the effective implementation of the activity. The modalities of operation adopted by the team engaged with this present intervention to overcome the difficulties experienced in its conduction can hopefully provide some guidance to future parties attempting to conduct similar activities in complex humanitarian settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Global Health ReportsMême sujetCOVID-19 Digital Contact TracingTravaux en français237 207