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Enregistrement W4387503259 · doi:10.29392/001c.88108

Impact of the 2018-2020 Democratic Republic of Congo Ebola epidemic on health system utilization and health outcomes

2023· article· en· W4387503259 sur OpenAlexfundno aff
John Quattrochi, Luc Malemo, Rachel Niehuus

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionYork UniversityGeorgetown University
Mots-clésMedicineEbola virusMeaslesVaccinationResidenceConfidence intervalEbola Hemorrhagic FeverEnvironmental healthDemographyHealth facilityDiseaseImmunologyPopulationInternal medicineHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The 2018-2020 Ebola epidemic in the eastern Democratic Republic of Congo caused 3,481 infections and 2,299 deaths. The broader impact on health system utilization and health outcomes remains unclear. Methods From January to March 2020, a cross-sectional survey was administered to 3,631 households in Ebola-affected and non-affected health zones in North Kivu province to collect data on health behaviors and health status. Using linear models, we tested for associations between residence in an Ebola zone and multiple outcomes. Additionally, administrative data from 56 health facilities in Ebola zones was used to test for statistically significant changes in medical procedures (e.g. Cesarean sections) and disease rates before and during the epidemic. Results Comparing before the epidemic to during, we found no difference in monthly mean procedures per facility: measles vaccinations -58 (95% confidence interval, CI = -140, 24); Cesarean sections 1.4 (95% CI = -0.8, 3.6); laparotomy 0.2 (95% CI = -0.5, 0.9); open fractures 0.0 (95% CI = -0.1, 0.1); appendectomy 0.0 (95% CI = -0.3, 0.3); inguinal hernia 0.3 (95% CI = 0.0, 0.7). Households in Ebola zones were 16 percentage points (pp) (95% CI = 11, 21) more likely to report going to the hospital more often than normal because of free access, reported fewer measles vaccinations (-10pp 95% CI = -14, -5), and less willingness to vaccinate children (-6pp; 95% CI = -9, -3). However, administrative data showed no change in vaccination before and during Ebola in Ebola zones. Households in Ebola zones were 14pp less likely to report that a child had experienced measles (95% CI = -18, -11) and 8pp less likely to report that a child had experienced diarrhea (95% CI = -12, -4) since 1 Jan 2017. However, administrative data showed no change in either, comparing before-Ebola to during-Ebola in Ebola zones (difference in monthly mean procedures per facility: measles 5.6 (95% CI = -0.8, 12.0); diarrhea 41 (95% CI = -63, 145). Conclusions The Ebola epidemic did not have large effects on health system utilization or health outcomes (other than Ebola virus disease). This suggests that the Congolese and international response successfully maintained health system capacity during the epidemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,387 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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