Towards elimination of genital schistosomiasis in Africa: Outlining strategic public health objectives and measures to protect future generations
Notice bibliographique
Résumé
Urogenital schistosomiasis has 2 gender-specific manifestations, male genital schistosomiasis (MGS) and female genital schistosomiasis (FGS). The burdens of MGS and FGS are multifaceted, encompassing financial hardship, emotional and mental health problems and sometimes social stigmatization. Given the pernicious nature of sequelae in the genitalia, managing these chronic health conditions is expensive, difficult and problematic in resource poor settings. Key challenges include lack of epidemiological data on the burden of MGS and FGS, inadequate knowledge among primary and auxiliary health care workers, leading to misdiagnosis, incorrect treatment administration, e.g. overuse of antibiotics, and a lack of appropriate point-of-care diagnostic equipment. Prevention of MGS and FGS is therefore more preferable, however, current preventive programmes and chemotherapy campaigns offering praziquantel are becoming more resource constrained and in most endemic areas are not reaching at-risk adults (and adolescents), sufficiently. Furthermore, there are limited prospects for adequate access to treatment in pre-school children where infections can be first acquired. Therefore, we propose 3 key recommendations guiding movement towards elimination of schistosomiasis as a public health problem: scaling-up praziquantel treatment for other at-risk groups; developing a targeted One Health approach to reduce environmental transmission in both humans and animals; Multi-stakeholder collaboration and community engagement for effective implementation of Water Sanitation and Hygiene components of disease control. Whilst maintaining a school-based approach is still foundational, targeted and sustainable expansion of preventive chemotherapy to other at-risk groups within communities is needed to secure real prospects in elimination of genital schistosomiasis as a public health problem in Africa.
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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 | 0,000 | 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 ».