National strategies and challenges in the fight against typhoid fever and other invasive salmonellosis in Kenya: the urgency to act
Notice bibliographique
Résumé
Salmonellosis and typhoid fever are public health challenges in Kenya causing a significant mortality rate, especially among vulnerable children. Typhoid fever is endemic in Kenya, with an estimated 126 000 cases occurring annually. In most places, the case-fatality rate is as high as 10-20% and outbreaks occur sporadically across different regions. This study aims to provide an overview of the epidemiology of typhoid fever and invasive salmonellosis, the current national strategies in place and challenges in their implementation in Kenya. A narrative review of existing literature and recent epidemiological data was conducted, focusing on Kenya-specific studies, public health reports, and global disease surveillance sources. Available data shows that the epidemiology of typhoid fever is influenced by various factors, including population density, socio-economic status, environmental conditions, and lack of vaccine coverage. Kenya’s national strategies to combat typhoid fever and invasive salmonellosis include vaccination with the Typhoid Conjugate Vaccine (TCV), improving water and sanitation infrastructure, and antimicrobial resistance control, but implementation gaps and resource constraints continue to limit their overall effectiveness. Expanding short term TCV vaccination campaigns, community engagement, improving water and sanitation infrastructure, enforcing antimicrobial regulation, and strengthening capacity for effective monitoring are imperative for reducing disease burden, and protecting the health of the most at-risk communities.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».