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Enregistrement W4404153581 · doi:10.2196/59783

Scaling Up and Enhancing the Functionality of the Electronic Integrated Diseases Surveillance and Response System in Uganda, 2020-2022: Description of the Journey, Challenges, and Lessons Learned

2024· article· en· W4404153581 sur OpenAlexvenueno aff
Rodney Mugasha, Andrew Kwiringira, Vivian Ntono, Lydia Nakiire, Immaculate Ayebazibwe, Caroline Kyozira, Juliet Namugga Kasule, Dathan M. Byonanebye, Judith Nanyondo, Richard Walwema, Francis Kakooza, Mohammed Lamorde

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintComputer scienceData scienceRisk analysis (engineering)MedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: In 2017, Uganda implemented an electronic Integrated Disease Surveillance and Response System (eIDSR) to improve data completeness and reporting timelines. However, the eIDSR system had limited functionality and was implemented on a small scale. The Ministry of Health, with support from the Infectious Disease Institute, Makerere University, and Health Information Systems Program Uganda, upgraded the system functionality and scaled up its implementation. This study describes the process and impact of upgrading eIDSR functionality and expanding its implementation across additional districts. The Ministry of Health, through its Integrated Epidemiology, Surveillance & Public Health Emergency Department, coordinated the implementation of the eIDSR. User requirements were identified through consultations with national surveillance stakeholders. The feedback informed the design and development of the upgraded eIDSR functionalities. The eIDSR rollout followed a consultative workshop to create awareness of the system among stakeholders. A curriculum was developed, and a national training of trainers was conducted. These trainers cascaded the training to the district health teams, who later cascaded the training to health workers. The training adopted an on-site training approach, where a group of national or district trainers would train new users at their desks. The eIDSR system was upgraded to the District Health Information Software 2 (DHIS2) 2.35 platform featuring faster reading and writing tracker data, handling over 100 concurrent users and enhanced case-based surveillance features on Android and web platforms. From October 2020 to September 2022, the eIDSR was rolled out in 68% (100/146) of districts. Additionally, the system permitted prompt reporting of signals of epidemic-prone diseases. Improving the functionality and the expanded geographical scope of the eIDSR system enhanced disease surveillance. Stakeholder commitment and leveraging existing structures will be needed to scale up eIDSR.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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