Detection of Imported Measles Outbreak (Clusters) in Al-Buraimi Governorate during COVID-19 Pandemic: A Case Series Study
Notice bibliographique
Résumé
During the first wave of pandemic in 2020, the initial prodromal symptoms of COVID-19 were similar to vaccine preventable diseases like Measles apart from typical rash and probability of missing such cases during COVID-19 will lead to local spread of cases. The most significant risk lies in children below five years, especially unvaccinated expatriate children who contribute to imported cases of measles from highly endemic countries. After initial confirmation of 3 cases in April 2020, this outbreak was epidemiologically investigated in Al Buraimi Governorate, Oman, which included data on clinical symptoms, exposure information, travel history, immunization, and history of contact with others. Among the positive cases, 75% were girls; 6 were Afghani nationals and 2 were Pakistani nationals. However, most cases were reported between Afghani nationals 6 (75%) due to their low vaccination status. Genotyping B3 was isolated, and the virus traced back to Pakistan as the country of origin. In 2019, the Regional Verification Commission for Measles and Rubella (RVC), has declared Oman as a measles and rubella-free nation. The rationale of this study is to have a clear understanding of the events that led to the importation of genotype B3 measles outbreak in Al Buraimi Governorate, Oman, during initial phase of first wave of COVID-19 pandemic in April 2020 which highlighted the existence of vigilant surveillance system of the country. The field investigation was done to confirm an outbreak and to prevent transmission by isolating the cases and vaccinating the unvaccinated children and lastly to make critical recommendations that should be applied to prevent similar outbreaks in the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».