Advocating for incorporating public veterinary health care into human health systems
Notice bibliographique
Résumé
In the first study to examine veterinary services in rural Alaska, this paper focuses on the use of a public health veterinary program embedded in the human health care system as a means of improving human health, specifically in rural villages such as the Yukon-Kuskokwim Delta of Alaska (YK Delta). The YK Delta is home to approximately 23,000 people living in 58 distinct rural communities, each of which is a federally recognized Tribe. Dogs play a particularly important role in these tribal communities. However, access to veterinary services is extremely limited in the region. Bringing together data from the Hub Outpost Project (HOP) which was designed to deliver preventative, public health veterinary services throughout the region, a meta-synthesis on relevant topics in similarly situated regions, and cost data, this paper examines three critical veterinary public health issues affecting the YK Region: (1) human exposures to rabies, (2) dog bite injuries and dog overpopulation, and (3) how a veterinary preventative medicine program like HOP can provide a cost-effective way to improve human health and reduce the cost to individuals and the community from these risks. The HOP model demonstrates effective and consistent veterinary preventative care in that it increased the number of vaccinated dogs, thereby reducing rabies exposure risk to humans. As demonstrated in this paper, the authors believe the education and population control provided by programs like HOP can decrease the number of dog bites and dog overpopulation. The authors strongly advocate for the implementation of this One Health model of veterinary service within the established human health system to maintain consistency and effectiveness.
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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 | 0,057 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».