Community-Based Surveillance of Acute Flaccid Paralysis: A Review on Detection and Reporting Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Polio is a highly contagious viral disease that primarily affects children under 15, often leading to permanent paralysis, known as acute flaccid paralysis (AFP). AFP surveillance is essential for the eradication of polio, with community-based surveillance (CBS) playing a pivotal role in detecting and reporting cases. CBS improves the timeliness and accuracy of AFP detection, but challenges such as underreporting, delays, and low community awareness persist. Strategies involving use of mobile applications, awareness campaigns, and improvements in healthcare infrastructure were implemented to improve CBS of AFP. While numerous case studies from various countries illustrate the implementation of CBS, a comprehensive synthesis of these studies across diverse contexts is limited. This paper examines state-of-the-art CBS approaches for AFP, analyzing progress, challenges, and potential solutions. A targeted literature review of English-language studies published between 2004 and 2024 was conducted, focusing on the roles of communities, technological integration, and practical recommendations, while excluding studies that lacked methodological rigor or direct relevance. The review revealed that CBS has significantly advanced the global fight against polio by increasing community awareness, enabling earlier detection, and improving the reporting of AFP cases. However, issues such as security concerns, delayed reporting, low levels of community awareness, and underutilization of technology persist. This review recommends strengthening organizational structures, improving healthcare access, raising community awareness, and using technology for more efficient AFP surveillance. The implication of this work is beyond polio as it offers a comprehensive framework for integrating disease surveillance, technology and community involvement to strengthen public health strategies and build robust health systems.
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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 | 0,031 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».