Eliminating morbidity caused by neglected tropical diseases by 2030
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this manuscript is to provide selective examples of the work of the Pan American Health Organization/World Health Organization (PAHO/WHO) Collaborating Centre for Research and Training in Parasite Epidemiology and Control which contribute to the WHO goal of eliminating neglected tropical diseases by 2030. This PAHO/WHO CC specifically aligns its activities with the Sustainable Development Goals and with the goals outlined in the WHO Road Map for Neglected Tropical Diseases 2021-2030. Its role is to contribute to advancing global action on NTDs, primarily through policy development and knowledge translation. Three important projects have recently been completed: 1. Finalizing the Monitoring and Evaluation Framework for the NTD Road Map (published May 2021; this PAHO/WHO CC was a member of the working group); 2. Developing new guidelines for the preventive chemotherapy of Taenia solium taeniasis (published September 2021; this PAHO/WHO CC was co-Chair; and 3. Formulating a policy brief on deworming for adolescent girls and women of reproductive age (published January 2022; this PAHO/WHO CC is co-lead). These projects are the result of the integration of expertise and experience from multiple partners, including from PAHO and WHO (where both organizations provided key leadership), this PAHO/WHO CC, government ministries, civil society organizations and universities, among others. In conclusion, this PAHO/WHO CC contributes timely guidance to country-led evidence-informed public health policy, to cost-effective program implementation and to the identification of priority research topics – all focused, ultimately, on eliminating NTD-attributable morbidity by 2030.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».