Economic assessment of animal disease burden in Senegalese small ruminants
Notice bibliographique
Résumé
Small ruminant production in sub-Saharan Africa is limited by a range of constraints, including animal health issues. This study aimed at estimating the impact of these issues on the small ruminant production in Senegal in a holistic manner, using an approach developed by the Global Burden of Animal Diseases (GBADs) programme. The estimation focused on the mixed crop-livestock system, representing a large proportion (>60 %) of the small ruminant population in the country. It was based on existing data collected via a systematic literature review, acquisition of secondary datasets from local stakeholders, and expert elicitation. A dynamic population model was used to calculate the gross margin of the sector under both the current health constraints and an ideal health state, where animals are not exposed to causes of morbidity and mortality. The difference between the current and ideal health scenarios, termed the Animal Health Loss Envelope (AHLE), provides a quantitative measure of the farm-level cost of disease in the system. The all-cause AHLE was estimated at 292 billion FCFA (468 million USD, with 95 % prediction interval 216 - 366 billion FCFA) per year for 2022, for a population of 8.8 million animals. The contribution of Peste des Petits Ruminants (PPR) was modelled separately, as an example of attributing part of the AHLE to a specific disease cause. PPR was estimated to contribute 5 % of the total AHLE. The animal disease burden experienced by Senegalese livestock keepers was largely due to loss in animals and production, with relatively small amounts of animal health expenditure. Implementation of this study contributed to the further development of the GBADs approach. Such estimates can support decision making at all levels, from investment decisions at the international level to local disease awareness campaigns targeting livestock keepers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».