Effectiveness of case-area targeted interventions including vaccination on the control of epidemic cholera: protocol for a prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cholera outbreaks in fragile settings are prone to rapid expansion. Case-area targeted interventions (CATIs) have been proposed as a rapid and efficient response strategy to halt or substantially reduce the size of small outbreaks. CATI aims to deliver synergistic interventions (eg, water, sanitation, and hygiene interventions, vaccination, and antibiotic chemoprophylaxis) to households in a 100-250 m 'ring' around primary outbreak cases. METHODS AND ANALYSIS: We report on a protocol for a prospective observational study of the effectiveness of CATI. Médecins Sans Frontières (MSF) plans to implement CATI in the Democratic Republic of the Congo (DRC), Cameroon, Niger and Zimbabwe. This study will run in parallel to each implementation. The primary outcome is the cumulative incidence of cholera in each CATI ring. CATI will be triggered immediately on notification of a case in a new area. As with most real-world interventions, there will be delays to response as the strategy is rolled out. We will compare the cumulative incidence among rings as a function of response delay, as a proxy for performance. Cross-sectional household surveys will measure population-based coverage. Cohort studies will measure effects on reducing incidence among household contacts and changes in antimicrobial resistance. ETHICS AND DISSEMINATION: The ethics review boards of MSF and the London School of Hygiene and Tropical Medicine have approved a generic protocol. The DRC and Niger-specific versions have been approved by the respective national ethics review boards. Approvals are in process for Cameroon and Zimbabwe. The study findings will be disseminated to the networks of national cholera control actors and the Global Task Force for Cholera Control using meetings and policy briefs, to the scientific community using journal articles, and to communities via community meetings.
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 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 | 0,076 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,009 |
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 ».