Cholera Outbreak in Nigeria: History, Review of Socioeconomic and Meteorological Drivers, Diagnostic Challenges, and Artificial Intelligence Integration
Notice bibliographique
Résumé
Cholera continues to pose a significant public health challenge in Nigeria, driven by socioeconomic disparities, poor sanitation, and environmental factors such as recurrent flooding. This narrative review examines cholera outbreaks in Nigeria, exploring epidemiological trends, socioeconomic and meteorological drivers, and advancements in diagnostic technologies. Emphasis is placed on the role of artificial intelligence (AI) in transforming cholera management through predictive modeling, early detection, and resource optimization. Rapid diagnostic tests (RDTs), molecular diagnostics, and biosensors are highlighted as tools for enhancing surveillance and improving outbreak response. Despite these advancements, Nigeria faces significant challenges, including inadequate laboratory infrastructure, insufficient environmental monitoring, and limited access to diagnostic tools in rural areas. Recommendations include strengthening diagnostic capacity, integrating AI-driven tools, and implementing proactive environmental surveillance. The manuscript underscores the importance of coordinated efforts among federal and state health agencies, international partners, and local communities to address the persistent cholera burden. By leveraging these strategies, Nigeria can improve its outbreak preparedness and mitigate the morbidity and mortality associated with cholera. This review provides actionable insights for public health interventions and policy-making, offering a forward-looking perspective on combating cholera through innovation and collaboration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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; 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 ».