MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1155/2018/9872095

Медицинская библиотека · BioMed research international · 2018

Current Visceral Leishmaniasis Research: A Research Review to Inspire Future Study.

Bi Kaiming, Chen Yuyang, Zhao Songnian, Kuang Yan, John Wu Chih-Hang

СтатьяОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Visceral leishmaniasis (VL), one of the deadliest parasitic diseases in the world, causes more than 50,000 human deaths each year and afflicts millions of people throughout South America, East Africa, South Asia, and Mediterranean Region. In 2015 the World Health Organization classified VL as a neglected tropical disease (NTD), prompting concentrated study of the VL epidemic using mathematical and simulation models. This paper reviews literature related to prevalence and prevention control strategies. More than thirty current research works were reviewed and classified based on VL epidemic study methods, including modeling approaches, control strategies, and simulation techniques since 2013. A summarization of these technical methods, major findings, and contributions from existing works revealed that VL epidemic research efforts must improve in the areas of validating and verifying VL mathematical models with real-world epidemic data. In addition, more dynamic disease control strategies must be explored and advanced simulation techniques must be used to predict VL pandemics.

Для цитирования: Bi Kaiming, Chen Yuyang, Zhao Songnian, Kuang Yan, John Wu Chih-Hang. Current Visceral Leishmaniasis Research: A Research Review to Inspire Future Study.. BioMed research international. 2018. DOI: 10.1155/2018/9872095.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.