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Enregistrement W4382358396 · doi:10.1016/j.onehlt.2023.100595

The global burden of neglected zoonotic diseases: Current state of evidence

2023· review· en· W4382358396 sur OpenAlexaff
Carlotta Di Bari, Narmada Venkateswaran, Christina Fastl, Sarah Gabriël, Delia Grace, Arie H. Havelaar, Ben Huntington, Grace Patterson, Jonathan Rushton, Niko Speybroeck, Paul R. Torgerson, David M. Pigott, Brecht Devleesschauwer

Notice bibliographique

RevueOne Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisability-adjusted life yearEnvironmental healthBurden of diseaseDisease burdenGlobal healthNeglected tropical diseasesMedicinePublic healthEpidemiologyDiseaseGeographyPopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of emerging infectious diseases are zoonoses, most of which are classified as "neglected". By affecting both humans and animals, zoonoses pose a dual burden. The disability-adjusted life year (DALY) metric quantifies human health burden since it combines mortality and morbidity. This review aims to describe and analyze the current state of evidence on neglected zoonotic diseases (NZDs) burden and start a discussion on the current understanding of the global burden of NZDs. We identified 26 priority NZDs through consulting three international repositories for national prioritization exercises. A systematic review of global and national burden of disease (BoD) studies was conducted using pre-selected databases. Data on diseases, location and DALYs were extracted for each eligible study. A total of 1887 records were screened, resulting in 74 eligible studies. The highest number of BoD was found for non-typhoidal salmonellosis (23), whereas no estimates were found for West Nile, Marburg and Lassa fever. Geographically, the highest number of studies was performed in the Netherlands (11), China (5) and Iran (4). The number of BoD retrieved mismatched the perceived importance in national prioritization exercises. For example, anthrax was considered a priority NZD in 65 countries; however, only one national study estimating BoD was retrieved. By summing the available global estimates, the selected NZDs caused at least 21 million DALYs per year, a similar order of magnitude to (but less than) the burden due to foodborne disease (included in the Foodborne Disease Burden Epidemiology Reference Group). The global burden of disease landscape of NZDs remains scattered. There are several priority NZDs for which no burden estimates exist, and the number of BoD studies does not reflect national disease priorities. To have complete and consistent estimates of the global burden of NZDs, these diseases should be integrated in larger global burden of disease initiatives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,261
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations61
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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