Integrating anticipatory action in disease outbreak preparedness and response in the humanitarian sector
Notice bibliographique
Résumé
In the humanitarian sector, anticipatory action entails acting ahead of predicted hazardous events to prevent or mitigate potential impacts and needs. It leverages early warnings to bridge preparedness and response, with a core principle being the provision of ex-ante emergency funding for preagreed early actions. Traditionally applied to extreme climatic events, there is growing interest in integrating anticipatory action into disease outbreak preparedness and response. We present an analytical framework for trigger development for climate-sensitive infectious disease outbreaks based on a review of existing and emerging practices from the Red Cross Red Crescent Movement, United Nations agencies and Médecins Sans Frontières since 2014. We propose that, depending on data availability, there are four broad approaches for trigger development. First, the humanitarian sector could scale up the release of prearranged funding based on real-time surveillance data (eg, suspected cases) while other emergency funding is secured. Second, the humanitarian sector could take advantage of weather forecasts and seasonal climate forecasts to anticipate outbreaks linked to extreme climatic events, anomalous climatic conditions or highly suitable climatic conditions. Third, to extend the lead time available for intervention, the humanitarian sector could use observed environmental and socioeconomic transmission risk factors (eg, population displacement, overcrowding, presence of vectors, weather changes) in combination with real-time surveillance data to improve early detection or curb a rapid increase in cases, while other emergency funding is secured. Fourth, data-driven outbreak forecasting using seasonal forecasts can help extend the lead time further to make informed decisions about future risks. We present examples and discuss the trade-offs between approaches. As anticipatory action for outbreaks becomes established, we expect that future applications will integrate all four approaches.
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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 | 0,020 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».