Anticipating visceral leishmaniasis epidemics due to the conflict in Northern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
conflict erupted between the Ethiopian federal government and the Northern Ethiopian regional forces called the Tigray People's Liberation Front The crisis has since driven over 4 million people to flee their homes, often with little possessions and no shelter, remaining internally displaced in the Tigray, Afar, and Amhara regions known to be endemic for visceral leishmaniasis (VL) The Internal Displacement Monitoring Centre estimates that this conflict triggered the "highest displacement figures ever recorded for any country in any given year" [2]. An additional 59,000 people have sought safety in eastern Sudan, concentrated around Gedaref and southern Kassala states, also known to be highly endemic for VL East Africa currently composes the global epicenter of VL, accounting for 66% of the reported cases worldwide It also comprises the area with the highest rate of VL-HIV coinfection, further amplifying VL transmission Considering that conflict has previously triggered large VL epidemics with elevated case fatality, additional funding and operational coordination for a regional approach to VL screening, treatment and prevention will be required for the WHO to reach its goal of eliminating this neglected tropical disease as a public health problem by 2030 [4,5,8,9].
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».