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Enregistrement W4413920427 · doi:10.63946/ehdi/16853

Strengthening Preparedness for Infectious Disease Outbreaks in Sub-Saharan Africa: Lessons from Recent Outbreaks

2025· article· en· W4413920427 sur OpenAlexaff
Vivian Ukamaka Nwokedi, Idris Olumide Orenolu, ⁠Morayo Anne Ajobiewe, Samuel Kidane, Temitope Emmanuel Alo, Evelyn Foster-Pagaebi, Yetunde Oluwatoyin Awofolajin, ⁠Damilola Timilehin Ogunniran

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Health Data Insights · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakPreparednessInfectious disease (medical specialty)GeographyDiseaseVirologyEnvironmental healthMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major public health emergencies that has affected lives globally is infectious disease outbreaks. These issues are of great concern due to their potential to transcend borders. The control and management of such outbreaks even with the attention channelled towards it globally has been a difficult task in many developing and underdeveloped countries of the world of which the majority of sub-saharan african countries fall under. However, with this review, we aim to contribute to the body of knowledge dedicated towards control of infectious diseases by analyzing the preparedness of Sub-Saharan African (SSA) countries in managing infectious disease outbreaks based on lessons from recent outbreaks (with focus on COVID-19, Lassa fever and Ebola outbreaks). In carrying out this narrative review, we make use of PubMed and African Journals Online (AJOL) as the primary literature sources. To ensure we capture publications from reputable organizations that are solely involved in control of infectious diseases in the region, we carried out a grey literature search. However in this review, we synthesized challenges such as weak healthcare systems, inadequate healthcare infrastructure, inefficient surveillance systems, poor data management and reporting practices, limited laboratory capacity and reliance on external donors for supplies during emergencies. The review proposes potential interventional measures aimed at addressing these challenges aimed at enhancing the preparedness The findings from this review provide critical insights into the preparedness gaps and potential interventions, informing policy and practice to enhance the region's resilience future outbreaks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,241
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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