Epidemiological Trends of Waterborne Infectious Diseases and the Role of Community Health Nurses, Health Inspectors, and Epidemiology Workers in Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Waterborne infectious diseases (WBD), contracted via contamination in water supplies, are one of the most significant healthcare problems worldwide. More than 7 million people become ill each year in the United States from WBD, and WBD contributes to 1.5 million deaths per year around the world, which is primarily in low- and middle-income countries. This study explores the changing epidemiology of WBD with consideration of the decline in enteric pathogenic WBD (i.e., Cryptosporidium, Giardia, and Norovirus, etc.) compared to the increase in biofilm WBD, such as Legionella pneumophila and Nontuberculous Mycobacteria (NTM) in developed countries. Furthermore, in low-resource areas, a lack of water, sanitation, and hygiene (WASH) contributes to continuing WBD, such as cholera and typhoid, in the communities utilizing these resources. Data is obtained from the World Health Organization, Centers for Disease Control and Prevention, and the wastewater-based epidemiology (WBE) programs initiated in Vancouver (Canada). The study identified the variation in pathogens, outbreak trends, and risk factors (e.g., climate change, aging infrastructure, etc). Finally, the roles of community health nurses, health inspectors, and epidemiology workers for surveillance, education, and enforcement or regulations, and reporting were examined as major elements of WBD prevention. Evidence-based strategies for prevention of WBD based on the overall enhancement of communities, for example, the improvement of the water, sanitation, and hygiene infrastructure, and community engagement and participation, were considered. The outcome of this study may serve as a guide to inform strategies for public health to lessen the burden caused by WBD illnesses throughout the world.
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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 | 0,016 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».