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Enregistrement W4416909477 · doi:10.2196/72029

Establishing One Health Surveillance Platform for Electronic Integrated Disease Surveillance and Response in Malawi: Action Design Research Study

2025· article· en· W4416909477 sur OpenAlexvenueno aff
Tsung-Shu Joseph Wu, Matthew Vundu Mvula, Edward Kada Koma Chado, Blessings Nthezemu Kamanga, Daniel Mapemba, Rajab Enoch Billy, Louis Nyirongo, Annie Chauma Mwale, Evelyne Chitsa Banda, Matthew Kagoli, Tiwonge Davis Manda, Gunnar Bjune, Jens Kaasbøll

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityDisease surveillanceGovernment (linguistics)Public health surveillanceDigital healthFunction (biology)Key (lock)Reuse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Facing the threats of emerging and reemerging health issues requires One Health surveillance systems to provide information for integrated responses. Malawi started enhancing the electronic integrated disease surveillance and response (eIDSR) system in 2015, progressing with the aim of developing a One Health Surveillance Platform (OHSP) using District Health Information Software 2 (DHIS2) as its technical backbone, thereby supporting the COVID-19 pandemic response more resiliently and impacting the integrated disease surveillance and response (IDSR) performance. Digital solutions are critical components of One Health surveillance; however, evidence of the successful establishment and implementation of adaptive digital One Health surveillance systems is scarce. OBJECTIVE: This study aims to report on the establishment of the OHSP in Malawi and how an adaptive digital health solution contributed to strengthening and impacting the country's eIDSR during the COVID-19 pandemic and beyond the pandemic. METHODS: The establishment of Malawi's OHSP was based on the action design research methodology with a transdisciplinary approach. The core team reflected the multiple iterative processes of building the OHSP and formalized its impact on IDSR reporting quality. RESULTS: The OHSP core team conducted multiple iterative cycles to build the platform, leveraging lessons from previous eIDSR pilots, reusing digital health infrastructure, and developing DHIS2 digital solutions in 2019, right before the COVID-19 pandemic. The initial establishment was to cover 48.3% (14/29) of the country's health districts. Pivoting from the initial plan as the COVID-19 pandemic emerged, the core team swiftly adapted the OHSP to scale up nationwide and assisted the health system in responding to the pandemic. The pandemic shock resulted in a national scale-up of the OHSP and impacted the national weekly IDSR reporting quality from nonexistence in 2015 to 97.8% and 74.5% for completeness and timeliness, respectively, in 2024. CONCLUSIONS: The establishment of the OHSP significantly bolstered the surveillance function for weekly IDSR reporting. Government leadership and good coordination were key to success. Continuous capacity building, enhancement of community-level surveillance with digital innovations, adaptable technical infrastructure, and a reuse strategy can provide long-term sustainability for One Health surveillance. Malawi's experience may apply to other countries with demonstrated value of resilient, government-led digital health interventions. Future efforts should focus on improving interoperability with other One Health domains and investing in infrastructure upgrades with local leadership and domestic funding to prepare for future emergencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,298 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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