Peer Review Report For: How modelling can help steer the course set by the World Health Organization 2021-2030 roadmap on neglected tropical diseases [version 1; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]
Rattachement africain : gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The World Health Organization recently launched its 2021-2030 roadmap, Ending the Neglect to Attain the Sustainable Development Goals , an updated call to arms to end the suffering caused by neglected tropical diseases. Modelling and quantitative analyses played a significant role in forming these latest goals. In this collection, we discuss the insights, the resulting recommendations and identified challenges of public health modelling for 13 of the target diseases: Chagas disease, dengue, gambiense human African trypanosomiasis (gHAT), lymphatic filariasis (LF), onchocerciasis, rabies, scabies, schistosomiasis, soil-transmitted helminthiases (STH), Taenia solium taeniasis/ cysticercosis, trachoma, visceral leishmaniasis (VL) and yaws. This piece reflects the three cross-cutting themes identified across the collection, regarding the contribution that modelling can make to timelines, programme design, drug development and clinical trials.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Peer Review Report For: How modelling can help steer the course set by the World Health Organization 2021-2030 roadmap on neglected tropical diseases [version 1; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]
- Date Crossref
- 04/01/2022
- Éditeur
- F1000 Research Ltd
- Type
- peer-review
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Oxford Big Data Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Glasgow pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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London Centre for Neglected Tropical Disease Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Imperial College London pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Warwick Mathematics Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of London pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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London School of Hygiene & Tropical Medicine Department of Clinical Research pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Surrey pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Cambridge Department of Genetics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Medical Institute of Biodiversity pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Medical Center Rotterdam Department of Public Health pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Public Health Department of Infectious Disease Epidemiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Big Data Institute — University of Oxford, University of Glasgow et London Centre for Neglected Tropical Disease Research, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.