Insights into canine rabies vaccination Disparities in Sierra Leone: A cross-sectional household study
Notice bibliographique
Résumé
Annually, Sierra Leone records an estimated 301 human fatalities due to rabies. Canine vaccination is crucial for rabies prevention and control efforts. However, considerable variability exists in vaccination rates. Reasons for this variation remain unclear. We conducted a cross-sectional study across 2,558 dog-owning households (HHs) to provide insights into factors influencing canine vaccination for targeted prevention and control towards elimination by 2030. First, we described dog ownership practices, then built a probabilistic model to understand factors associated with dog vaccination, and finally used a spatial scan statistic to identify spatial clusters where vaccination rates were low. Our results indicated that only 14% (358/2,558) of participating HHs had fully vaccinated their dogs against rabies. The probability of dog vaccination increased when comparing civil servants to private workers/artisans, with an Odds Ratio(OR) of 1.14 (95% credible interval (Crl) of 0.82-1.56), residing in locations with a veterinary establishment vs. none (OR = 6.43, 95% Crl (4.97-8.35), providing care to dogs vs. allowing dogs to roam freely (OR = 2.38, 95% Crl(1.80-3.17) and owning a single dog vs multiple dogs (OR = 1.20, 95 Crl (0.92-1.56). Conversely, there was a decrease in the estimated probability of vaccination when comparing dog owners located in rural vs. urban areas (OR = 0.58, CrI 95% (0.43-0.78). Latent understanding, a measure of overall understanding of rabies virus, which we estimated using participant education levels and responses to questions about rabies epidemiology, was also an important predictor of vaccination probability (OR = 1.44, 95% Crl (1.04-2.07). The spatial analysis identified high-risk clusters for low vaccination in the cities of Moyamba, with a radius of 40 km, a relative risk (RR) of 1.10, and Bo, with a radius of 19.9 km with RR of 1.11. These data do not support Sierra Leone reaching the 2030 goal of human rabies elimination caused by dogs. Our study highlights a critical need for public outreach and education, improved vaccination rates, increased accessibility to veterinary services, and targeted interventions in Bo and Moyamba to support rabies prevention and control efforts.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».