Event-based surveillance in middle- and low-income countries: An evidence map
Notice bibliographique
Résumé
Event-based surveillance is an important strategy for the early detection of outbreaks of all types of diseases, especially in low- and middle-income countries. This research focuses on an evidence map, which systematizes and graphically represents the information gathered on the effectiveness of various interventions in these contexts. Key interventions include data quality, training, communication, multisectoral collaboration, timeliness, mortality and morbidity reduction, cost-effectiveness, early response to events, sensitivity, signals, and usefulness for real events. In this study, a review and evaluation of the literature was conducted on a total of 22 systematic reviews; 15 met the inclusion criteria, containing a total of 82 open-access primary articles. The quality of the evidence was assessed using the AMSTAR tool, identifying reviews with high, medium, and low reliability. The results show that event-based surveillance has been successfully implemented in countries such as the United States, Brazil, China, Australia, Canada, India, Japan, New Zealand, Taiwan, the Netherlands, the United Arab Emirates, and others. From the evidence gathered in these countries, it is clear that event-based surveillance improves early outbreak detection, alert response, and minimizes the spread of diseases. Further research and improvement of these strategies are needed for effective early detection and response to public health events.
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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 | 0,028 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».