Integrative One Health strategies for the surveillance, control, and prevention of vector-borne and zoonotic diseases: bridging human, animal, and environmental health in a changing world
Notice bibliographique
Résumé
Vector-borne and zoonotic diseases (VBZDs) represent over 75% of emerging infections globally and continue to impose severe health and economic burdens, especially in lowand middle-income countries.This review examines integrative One Health strategies for the surveillance, control, and prevention of VBZDs, emphasizing the interconnectedness of human, animal, and environmental health.Using thematic synthesis, evidence from multidisciplinary studies were analyzed to identify effective interventions and persistent challenges.The findings reveal that the environmental, socioeconomic, behavioral, climate change, and cultural factors have contributed to the emergence and global spread of these diseases, rendering public health efforts ineffective with fragmented surveillance systems, weak governance, and inequitable access impeding early outbreak detection and coordinated responses.However, hybrid and digital surveillance models, including artificial intelligencedriven and genomic tools, have demonstrated improved predictive capacity and real-time data sharing.Integrated vector management approaches combining biological, chemical, environmental measures and effective governance mechanisms show enhanced sustainability when coupled with community participation.To protect communities and reduce the burden, we recommend strengthened policy and financing frameworks such as multisectoral coordination committees, pooled One Health budgets, and legally mandated governance, promoting equitable community-driven approaches, incorporating gender-sensitive, participatory, and indigenous knowledge-based approaches.The review highlights that
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».