Strengthening Preparedness for Infectious Disease Outbreaks in Sub-Saharan Africa: Lessons from Recent Outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».