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Girond F., Randrianasolo L., Randriamampionona L., Rakotomanana F., Randrianarivelojosia M., Ratsitorahina M., Brou T. Y., Herbreteau Vincent, Mangeas Morgan, Zigiumugabe S., Hedje J., Rogier C., Piola P. (2017). Analysing trends and forecasting malaria epidemics in Madagascar using a sentinel surveillance network : a web-based application. Malaria Journal, 16, art. 72 [11 p.]. ISSN 1475-2875

Fichier PDF disponible http://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers17-03/010069275.pdf

Lien direct chez l'éditeur doi:10.1186/s12936-017-1728-9

En Libre Accès sur HAL https://hal-riip.archives-ouvertes.fr/pasteur-01647630

Titre
Analysing trends and forecasting malaria epidemics in Madagascar using a sentinel surveillance network : a web-based application
Année de publication2017
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000394189100001
AuteursGirond F., Randrianasolo L., Randriamampionona L., Rakotomanana F., Randrianarivelojosia M., Ratsitorahina M., Brou T. Y., Herbreteau Vincent, Mangeas Morgan, Zigiumugabe S., Hedje J., Rogier C., Piola P.
SourceMalaria Journal, 2017, 16, p. art. 72 [11 p.]. p. art. 72 [11 p.] ISSN 1475-2875
RésuméBackground : The use of a malaria early warning system (MEWS) to trigger prompt public health interventions is a key step in adding value to the epidemiological data routinely collected by sentinel surveillance systems. Methods : This study describes a system using various epidemic thresholds and a forecasting component with the support of new technologies to improve the performance of a sentinel MEWS. Malaria-related data from 21 sentinel sites collected by Short Message Service are automatically analysed to detect malaria trends and malaria outbreak alerts with automated feedback reports. Results : Roll Back Malaria partners can, through a user-friendly web-based tool, visualize potential outbreaks and generate a forecasting model. The system already demonstrated its ability to detect malaria outbreaks in Madagascar in 2014. Conclusion : This approach aims to maximize the usefulness of a sentinel surveillance system to predict and detect epidemics in limited-resource environments.
Plan de classementEntomologie médicale / Parasitologie / Virologie [052] ; Santé : généralités [050] ; Cartographie / Méthodes graphiques [128]
Descr. géo.MADAGASCAR
LocalisationFonds IRD [F B010069275]
Identifiant IRDfdi:010069275
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010069275

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