{
 "reviewer": "Marta M. Dolcet-Negre (lead)",
 "instrument": "RoB",
 "records": [
  {
   "id": 5,
   "study": "Witt et al., 2026",
   "family": "D",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "Dataset amplio (63.238 casos, 92 zonas, 2008-2020) pero basado en vigilancia pasiva y definicion de caso solo clinica ('clinical symptoms consistent with anthrax'), con la mayoria NO confirmados en laboratorio porque el diagnostico no se aplico de forma consistente, mas exclusion de Tigray por conflicto, lo que implica fuerte sesgo de notificacion/seleccion."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "El estudio no incorpora ningun predictor ambiental (clima, suelo, NDVI, etc.); solo usa poblacion ganadera del CSA para ajustar incidencia, y reconoce explicitamente que variables de ecosistema/clima quedan como trabajo futuro."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cuantitativa del patron (ni cross-validation, ni split-sample, ni metricas de discriminacion); la robustez solo se evalua comparando resultados con/sin imputacion, lo que no es validacion predictiva."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos estandar y apropiados para familia D (Kruskal-Wallis con eta-cuadrado e IC; Getis-Ord General G seguido de Gi* solo en anos significativos) pero sin seleccion de modelo ni justificacion de parametros mas alla de los defaults de ArcGIS."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Aborda la autocorrelacion espacial mediante Getis-Ord (General G + Gi* con vecindad por contiguidad edges-and-corners) y corrige comparaciones multiples con false discovery rate, pero opera sobre datos agregados a zona (sin coordenadas finas) y no corrige sesgo de muestreo/notificacion subyacente."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos descritos con software y versiones (R 4.3.2, ArcGIS Pro 3.2.2) y materiales suplementarios, pero datos solo 'available on request' y sin codigo, y faltan detalles como el umbral de distancia/conceptualizacion espacial exacta del Gi*."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Discute explicitamente las limitaciones clave (definicion clinica sin confirmacion, imputacion de 64 datos faltantes evaluada en sensibilidad, exclusion de Tigray/Addis Ababa/camellos-equinos, falta de granularidad espacio-temporal y de variables ambientales) y cuantifica incertidumbre con IC del 95% en los tamanos de efecto."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 8,
   "study": "Mutesi et al., 2025",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "90 casos detectados con definicion clinica y busqueda activa, pero solo 4/90 confirmados por PCR (resto suspected) y la deteccion depende de busqueda de registros y CHW, con probable infranotificacion (admitida en limitaciones)."
   },
   "D2": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Como estudio de brote no usa predictores ambientales formales, pero realiza evaluacion ambiental cualitativa de granjas, pasto, fuente de agua comun y red de distribucion de carne; sin variables ambientales cuantitativas (parcialmente aplicable)."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cuantitativa del modelo logistico (sin discriminacion, calibracion ni split-sample); inferencia causal basada solo en aOR e IC."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Regresion logistica estandar con seleccion de variables explicita (p<0.2 bivariado al modelo multivariable) y analisis de grupo de referencia comun, pero algunos IC son extremadamente amplios (p.ej. aOR=44, IC 5.6-354) sin tuning ni diagnostico de modelo."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Mapea tasas de ataque por subcondado y localiza granjas/dealer, pero controles tomados del mismo pueblo/vecindario y no se modela autocorrelacion espacial ni se corrige sesgo espacial (parcialmente aplicable en diseno caso-control)."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos, definiciones de caso, tablas con cOR/aOR e IC bien reportados, pero datos no disponibles publicamente (solo bajo solicitud) y sin codigo; faltan detalles de algunos parametros del modelo."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Hay seccion de limitaciones (renuencia a notificar muertes animales, sesgo de registros y posible infraestimacion) e IC reportados, pero no se discute sesgo de seleccion de controles, sesgo de recuerdo ni confusion residual de forma cuantificada."
   },
   "overall_worst": "D3"
  },
  {
   "id": 9,
   "study": "Tumusiime et al., 2025",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Búsqueda activa casa-a-casa con definición de caso clara y denominador UBOS, pero solo 17/57 muestras PCR-positivas y la mayoría de los 63 casos son 'suspected' clínicos, con infranotificación reconocida (casos en santuarios de curanderos)."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "No se usan predictores ambientales cuantitativos ni con resolución definida; lluvias/pastos se mencionan solo de forma cualitativa y los propios autores recomiendan incorporar datos climáticos en estudios futuros."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "La regresión logística no tiene validación cuantitativa alguna: no se reporta validación cruzada, AUC, calibración ni split-sample."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Regresión logística estándar con selección de variables por p<0.2, ajuste por edad/sexo y análisis de grupo de referencia común, pero con justificación/tuning limitado del modelo."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Emparejamiento por vecindario y selección aleatoria de controles (randomizer bottle) reducen el sesgo espacial de selección, pero no se modela la autocorrelación espacial ni se usa la georreferenciación de las granjas en el análisis."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Métodos detallados con tablas de OR/IC y software indicado (Stata 14), pero el dataset no es público (solo bajo petición) y hay incoherencias internas (descrito como 'unmatched' en el resumen y 'neighbourhood-matched' en métodos)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Sección de limitaciones amplia que discute infra y sobreestimación, sesgo de recuerdo y casos no confirmados, con intervalos de confianza reportados en todas las estimaciones."
   },
   "overall_worst": "D3"
  },
  {
   "id": 11,
   "study": "Kwizera et al., 2025",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Caso definido clinicamente y deteccion activa casa-por-casa, pero solo 7 de 102 casos confirmados por PCR (16 hisopos, 44% positivos) y la mayoria son sospechosos con vigilancia pasiva inicial y probable infranotificacion (los autores admiten subestimacion de la magnitud)."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "Familia C: no se modelizan predictores ambientales cuantitativos; solo evaluacion cualitativa de sitios de pastoreo y disposicion de cadaveres, sin variables ecologicas ni control de colinealidad."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cuantitativa del modelo logistico (sin discriminacion, calibracion ni validacion cruzada/interna reportada)."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Regresion logistica multivariable estandar (Epi Info) con OR ajustados y p<0.05, mas analisis de grupo de referencia comun, pero con justificacion limitada de la seleccion de variables y modelo, y CI muy amplios (p.ej. OR 12, CI 2.7-52; OR 17, CI 1.6-219)."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "Familia C: controles tomados de los hogares mas cercanos (vecindario) pero sin modelado de autocorrelacion espacial ni correccion de sesgo espacial; analisis por sub-condado agregado y movimiento de ganado entre fronteras no controlado."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos descritos con tablas de OR/CI y mapas (QGIS), pero los datasets no son publicos (solo bajo solicitud por confidencialidad) y no se aporta codigo, limitando la reproducibilidad."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Se discuten limitaciones (CI amplios, muestra pequena, sesgo de recuerdo por exposiciones autoinformadas, infranotificacion de casos GI) e incertidumbre via CI, pero no se cuantifica ni mitiga el sesgo de seleccion del estudio caso-control no emparejado."
   },
   "overall_worst": "D2"
  },
  {
   "id": 19,
   "study": "Kimaro et al., 2024",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dataset amplio de 636 registros de ocurrencia confirmados por laboratorio (serología/PCR) a lo largo de 10 años (2013-2023), pero es vigilancia pasiva de mortalidades de fauna documentadas solo en el norte del parque, lo que introduce sesgo de notificación espacial reconocido por los propios autores."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores multi-fuente y ecológicamente justificados (WorldClim bioclimáticos, ISRIC suelo a 250m, NDVI, fuego, DEM) partiendo de 41 candidatos, con colinealidad tratada mediante test de Pearson (umbral r>=0.75) reduciendo a 14 predictores finales."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validación interna por split-sample único (75% n=60 entrenamiento / 25% n=20 test) con AUC test reportado (0.912+/-0.026) y tasa de omisión (6.8%), pero sin validación externa ni por bloques espaciales."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "MaxEnt v3.4.4 bien especificado con selección de features (LQHP) y multiplicador de regularización (5) evaluados vía ENMTools, y jackknife para contribución de variables."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Aplicaron una capa de sesgo (bias layer en ENMTools con todas las localizaciones de incidencia) para corregir el sesgo de muestreo en la selección de los 1546 puntos de background, pero no se modela explícitamente la autocorrelación espacial residual."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Métodos detallados (versión de software, settings, multiplicador, número de puntos de background, predictores listados en Tablas 1-3) y declaración de disponibilidad de datos en repositorio DRYAD tras aceptación."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Incertidumbre cuantificada (AUC con SD e IC95%, curvas de respuesta con desviación) y discusión amplia de sesgos ecológicos, pero el sesgo clave de notificación espacial (mortalidades documentadas solo en el norte) se discute sin mitigarse en el modelado."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 21,
   "study": "John et al., 2024",
   "family": "A+E",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "112 brotes de carbunco bovino (2011-2015) georreferenciados (Military Grid + GPS) pero confirmados solo por frotis sanguineo 'with no culture' y mediante vigilancia pasiva por notificacion obligatoria, restringidos a ganado."
   },
   "D2": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "19 variables bioclimaticas + elevacion de WorldClim a ~1km con colinealidad tratada por VIF (se eliminan 11 variables), pero se retienen VIF de hasta 9.88 y se omiten predictores clave como suelo/pH y densidad ganadera, reconocido como limitacion."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Se reportan ROC/AUC, TSS y Kappa con calibracion 80% train / 20% test, pero es un unico split-sample interno sin validacion cruzada espacial por bloques ni validacion externa."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Ensemble de 8 SDMs (GLM, MARS, SRE, GBM, RF, CTA, FDA, MaxEnt) via BIOMOD2 con seleccion explicita por ROc>0.6 y ponderacion por desempeno de cada modelo, enfoque apropiado y bien especificado."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "Se usan pseudo-ausencias pero no se aplica thinning espacial ni target-background y no se modela ni menciona la autocorrelacion espacial, sin abordar el sesgo de muestreo espacial."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos razonablemente completos (BIOMOD2, R 4.1.0, metricas y contribucion de variables en Tabla 6) pero datos solo 'disponibles bajo peticion', sin codigo y sin parametros de tuning de los modelos."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Discute limitaciones (solo ganado, ausencia de suelo/densidad ganadera) pero no cuantifica la incertidumbre del ensemble (sin IC ni dispersion entre modelos) ni el sesgo de muestreo."
   },
   "overall_worst": "D5"
  },
  {
   "id": 25,
   "study": "Dougherty et al., 2022",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "Solo 40 puntos de presencia confirmados en laboratorio (CFU de esporas), pero los propios autores reconocen que representan <25% de las carcasas, un muestreo no exhaustivo ni aleatorio y de extensión espacial pequeña con fuerte sesgo de notificación."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores multi-fuente bien justificados ecologicamente (suelo SoilGrids, bioclima WorldClim, vegetacion NDVI Landsat) con eliminacion explicita de variables colineales (bio12 y mean NDVI descartadas)."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "El modelo MaxEnt de riesgo no se valida cuantitativamente (no se reporta AUC, omision ni validacion cruzada/externa del ENM); solo se verifica el SSF frente a rasters aleatorios."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Enfoque apropiado y bien especificado (MaxEnt para el nicho, HMM de tres estados para la conducta y SSF mediante regresion logistica condicional con ID como efecto aleatorio) con seleccion de predictores explicita."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "El SSF aborda la autocorrelacion temporal y usa 500 pseudo-ausencias proporcionales, pero estas se ajustaron al rango de movimiento (no del patogeno, reconocido como sesgo) y la resolucion de 30 m diluye las LIZ de 2-3 m."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos completos con material suplementario y parametros reportados, pero los datos no son abiertos (disponibles solo previa solicitud al autor)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Discusion amplia y honesta de limitaciones (pseudo-ausencias no representativas, escala/resolucion, dilucion de LIZ, artefacto de bandas de Landsat) e incertidumbre cuantificada con errores estandar en los coeficientes del SSF."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 26,
   "study": "Gachohi et al., 2022",
   "family": "A+D",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dataset amplio (666 brotes en ganado de 1957-2017 + vigilancia activa 2019-2020 en 523 wards) pero combina vigilancia pasiva histórica con sesgo de notificación reconocido y confirmación de laboratorio solo parcial (diagnóstico clínico por definición de caso en la mayoría, confirmado por Gram/azul de metileno solo en algunos)."
   },
   "D2": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Usa 18 variables ambientales apropiadas y justificadas ecológicamente (densidad de ganado, pH/arcilla/materia orgánica del suelo, lluvia del mes más húmedo, longitud de estación seca) a resolución fina de 250 m, pero no describe ningún tratamiento explícito de la colinealidad entre predictores."
   },
   "D3": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Validación con datos temporalmente independientes (modelo BRT entrenado con 2011-2017 y validado con brotes prospectivos 2017-2020), AUC reportada mediante holdout y multimodeling con resampling, y dicotomización vía índice de Youden."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Enfoque apropiado y bien especificado: BRT con parámetros reportados (lr=0.001, bagging=5, max tree=2500), KDE con función kernel cuadrática explícita y umbrales de Nelson-Boots, LISA con permutaciones; modelo de simulación de vacunación con todos los parámetros en Tabla 1."
   },
   "D5": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Autocorrelación espacial modelada con Local Moran's I (queen 1er orden, 999 permutaciones), sesgo de muestreo de presencia mitigado con thinning (86→69 puntos) y suavizado empirical/spatial Bayes para reducir varianza de incidencia."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Métodos completos y parámetros reportados, pero los datos no están disponibles públicamente (pertenecen a la Direccion de Servicios Veterinarios del gobierno de Kenia, solo bajo petición) y no se comparte código."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Limitaciones discutidas explicitamente (asuncion irrealista de que todo el ganado infectado muere, exclusion de drivers ambientales/spore en el modelo de vacunacion, sesgo de los datos pasivos reconocido y compensado con datos independientes) e incertidumbre cuantificada con IC 95%."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 28,
   "study": "Ndolo et al. (Kenya), 2022",
   "family": "A+B",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dataset amplio y sistemático de 540 casos de ganado georreferenciados (15 años, 2006-2020) con confirmacion clinica y de laboratorio, pero basado en vigilancia pasiva de notificaciones veterinarias con sesgo de muestreo reconocido (mas peso a condados con mejor vigilancia) y casos 'confirmados y sospechosos' mezclados."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Siete covariables ambientales apropiadas y multi-fuente (lluvia CHIRPS 0.05 grados, EVI MODIS 1km, elevacion GMTED 1km, distancia a agua, tres variables de suelo ISRIC 250m) justificadas ecologicamente, con colinealidad tratada explicitamente mediante VIF<3 y correlaciones de Pearson (Figs 1-2)."
   },
   "D3": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Validacion con dataset independiente de 20 casos de fauna del KWS (sensibilidad 75%, IC95% 65-75) mas validacion cruzada geografica por bloques espaciales (exclusion de region costera y holdout de 11 condados de alta carga), con umbral de minima presencia reportado."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Modelo bayesiano bien especificado (ZIP/hurdle con GAM, splines cubicos, BYM) ajustado con R-INLA, con seleccion explicita de modelos por DIC/WAIC comparando 3-4 candidatos (Tablas 2 y 5) y priors PC para hiperparametros."
   },
   "D5": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Autocorrelacion espacial modelada con efectos aleatorios espacialmente correlacionados (CAR/BYM) y temporales (random walk), correccion de sesgo de muestreo mediante thinning a pixeles de 20km2 y generacion de pseudo-ausencias en buffer a >=10km de presencias, con variograma de residuos comprobado."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos completos, ecuaciones, versiones de software y parametros reportados (Tablas 3 y 7 con medias posteriores e IC95%), y datos y codigo R publicos en repositorio GitHub (spatialmodels/Kenyan_anthrax_model)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Incertidumbre cuantificada con intervalos de credibilidad y mapas de incertidumbre (Fig 7); limitaciones discutidas a fondo (sesgo de vigilancia, subnotificacion en zonas pastoriles del norte, falta de datos de vacunacion, variacion espacial residual no explicada)."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 29,
   "study": "Hamutyinei Dhliwayo et al., 2022",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "36 casos identificados por busqueda activa y pasiva con definicion clinica/epidemiologica y muestras ambientales (suelo y carne seca) positivas a B. anthracis, pero los casos humanos no se confirmaron en laboratorio (las heces no se analizaron por falta de reactivos) y el caso indice se diagnostico erroneamente como Theileriosis."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "Por ser un case-control de brote no usa predictores ambientales georreferenciados; solo menciona alta pluviometria (700-800mm), cese de vacunacion y avistamiento de bufalos, sin variables ambientales modeladas ni control de colinealidad."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cuantitativa del modelo (sin AUC, calibracion, bondad de ajuste ni split-sample); solo se reporta regresion logistica con OR y p-valores."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Usa regresion logistica multivariable estandar con seleccion stepwise backwards (inclusion p<=0.25, significacion p<0.05) y analisis estratificado para confusion/modificacion de efecto, pero con justificacion limitada y un IC extremadamente amplio (aOR 12.2; IC 1.41-105.74) que refleja inestabilidad por muestra pequena."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "No aborda consideraciones espaciales: controles elegidos por proximidad domiciliaria sin tratar autocorrelacion espacial ni sesgo de muestreo geografico; todos los casos provienen de una sola granja (Peterlands)."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos descritos con detalle (diseno, definiciones de caso, metodo de laboratorio de Fasanella et al, software Epi Info 7.2.5) y el dataset esta disponible publicamente en Figshare (DOI 10.6084/m9.figshare.21610206.v1)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Discute limitaciones (muestra pequena, conocimiento afectado por realizarse durante el brote, imposibilidad de cultivar heces/test molecular) y reporta IC del 95%, pero no cuantifica formalmente el sesgo ni el impacto de la falta de confirmacion en humanos."
   },
   "overall_worst": "D2"
  },
  {
   "id": 30,
   "study": "Deka et al., 2022",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dataset amplio (874 registros, 713 tras filtrado a 50 km) de 94 paises laboratorio-confirmados y georreferenciados manualmente, pero compilado de ProMed/literatura con vigilancia pasiva y fuerte sesgo de notificacion que los propios autores reconocen (subregistro en areas no endemicas)."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores apropiados y multifuente (TerraClimate clima primario/derivado, SoilGrids pH/CEC/carbono, MODIS EVI/LST, topografia) resampleados a 10 km, ecologicamente justificados y con colinealidad tratada mediante PCA por sets de variables."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion interna por split-sample (80/20) con AUC-ROC reportado por algoritmo y umbral >0.80 para el ensemble, ademas de pROC parcial con bootstrap, pero sin validacion espacial por bloques ni externa independiente."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Enfoque ensemble bien especificado con 8 algoritmos (80 modelos) en biomod2, ratio presencia/pseudoausencia justificado (1:1 global, 2:1 circumpolar), seleccion explicita de modelos por umbral ROC y cuantificacion de incertidumbre via coeficiente de variacion."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Filtrado espacial (spThin a 50 km) para reducir autocorrelacion y region de calibracion M definida con buffers de 250 km, pero la autocorrelacion espacial residual no se modela explicitamente y los pseudoausentes se generan sin thinning de fondo dirigido."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos completos y reproducibles (paquetes R nombrados, parametros de PCA/ensemble/umbrales reportados, fuentes de datos con URLs) y datos de ocurrencia disponibles en material suplementario (Tabla S1)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Discusion amplia de sesgos (subregistro, sobre/infraprediccion en Australia y Grandes Lagos, riesgo de sobreajuste del ensemble, naturaleza correlativa del ENM) e incertidumbre cuantificada con mapas de CV."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 31,
   "study": "Aminu et al., 2022",
   "family": "B+D",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "La 'ocurrencia' no son casos de antrax confirmados en laboratorio ni georreferenciados, sino areas de riesgo percibidas por la comunidad mediante participatory mapping (conocimiento indigena), con sesgo de subjetividad explicito reconocido por los autores."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Siete predictores apropiados multi-fuente (SoilGrids, SurfaceWater, Africa Soil Information) a resolucion de 250 m, justificados ecologicamente segun la biologia de B. anthracis y con colinealidad tratada por VIF."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Solo reportan AUC within-sample de 0.94; intentaron validacion out-of-sample dejando fuera el 25% del area pero el ajuste fue inestable, por lo que no hay validacion externa/cruzada robusta."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "GLMM binomial Bayesiano espacial (glmmfields) bien especificado, con priors poco informativos justificados (t de Student, half-t) y seleccion explicita de covariables por VIF."
   },
   "D5": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Autocorrelacion espacial modelada mediante efectos aleatorios espaciales (proceso gaussiano), y los puntos de fondo se filtraron ajustando por la distancia media de movimiento del ganado (4.26 km) para reducir el sesgo de muestreo."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos detallados con software y versiones indicadas (R 4.1.0, glmmfields, QGIS 2.18.2) y parametros reportados, pero los datos solo estan disponibles 'on reasonable request' y no se publica el codigo."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Limitaciones discutidas extensamente (subjetividad del mapeo, riesgo de sobreajuste por autocorrelacion, dificultad de generalizacion) e incertidumbre cuantificada con intervalos de credibilidad al 95%."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 32,
   "study": "Pittiglio et al., 2022",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "Datos fragmentados y heterogeneos de fuentes mixtas (EMPRES-i, GIMD, FAO workshop) con fuerte sesgo geografico de notificacion (83% Togo, solo 1-3% Niger/Burkina pese a estar muy afectados) y enfermedad reconocida como subnotificada, con parte de los registros sin confirmacion de laboratorio ni fecha/especie."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores apropiados y multifuente (19 bioclimaticas WorldClim, 16 indices NDVI multitemporales, suelos DSMW, topografia SRTM, landform, densidad ganadera GLW) con colinealidad tratada por correlacion de Pearson umbral >0.7 dentro de cada grupo."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Solo split-sample interno unico (45 entrenamiento/14 test) con AUC de entrenamiento 0.93 y SD sobre 10 replicas, sin validacion externa ni por bloques espaciales independientes."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "MaxEnt bien especificado con seleccion explicita y parsimoniosa de predictores (eliminacion stepwise hasta AUC>0.80) y exploracion de parametros/tipos de respuesta justificada por el pequeno tamano muestral."
   },
   "D5": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Autocorrelacion espacial inspeccionada con Moran's I, registros rarefactados a 5 km (rarefy/SDMtool) y bias file basado en Minimum Convex Polygons para reducir el sesgo de muestreo del fondo."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos completos con software y version (MaxEnt 3.3.3k), tablas suplementarias de predictores y datos, parametros y contribuciones reportados y datos de origen publicos (GLW, WorldClim, FEWS NET); no se comparte el codigo."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Limitaciones discutidas explicitamente (no extrapola fuera de los datos de entrenamiento, falla en la zona saheliana del norte, variables no consideradas como movimiento pastoral/vacunacion) y la incertidumbre cuantificada mediante el mapa de desviacion estandar del modelo promediado."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 33,
   "study": "Ndolo et al. (Uganda), 2022",
   "family": "A+B",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "497 casos (294 fauna, 171 ganado, 32 humanos) georreferenciados 2004-2018, pero solo 32 confirmados frente a 465 probables, procedentes de vigilancia pasiva no sistematica (los propios autores lo reconocen como limitacion clave) y la fauna concentrada en Queen Elizabeth NP."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "26 predictores multi-fuente (19 bioclimaticas WorldClim 1km, 4 de suelo ISRIC 250m, EVI MODIS, elevacion GMTED, distancia a agua) reducidos a 5 tras tratar colinealidad explicitamente con VIF>3 y Pearson>0.6 con correccion por comparaciones multiples."
   },
   "D3": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Validacion por bloques espacio-temporales: dataset de evaluacion independiente (ganado+humanos de 2018, espacial y temporalmente distinto de la fauna de 2004-2010) con sensibilidad 90% y omision 10%, mas validacion interna leave-one-out via CPO."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "GAM bayesiano via INLA/SPDE bien especificado, con seleccion de modelo explicita (forward stepwise comparando 27 modelos candidatos por DIC/WAIC/LCPO, Tabla 2) y priors gaussianos declarados."
   },
   "D5": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Autocorrelacion espacial modelada con campo aleatorio gaussiano (GMRF Matern via SPDE) y evaluada antes/despues de las covariables; sesgo de muestreo corregido con target-background buffers y analisis de sensibilidad de radio (50/75/100 km) a resolucion de 1 km."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos completos con ecuaciones, parametros del mesh, versiones de software y datos Y codigo R publicos en repositorio GitHub (spatialmodels/Uganda-Spatial_Model)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Incertidumbre cuantificada con intervalos de credibilidad al 95% y mapas de desviacion estandar posterior (Fig 4); limitaciones discutidas explicitamente (datos no sistematicos, imposibilidad de modelar autocorrelacion temporal y survey effort, casos probables vs confirmados)."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 37,
   "study": "Makurumidze et al., 2021",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "Los casos humanos fueron todos 'probables' por clínica y epi-enlace sin confirmación de laboratorio en humanos, solo se confirmaron unos pocos animales; ademas solo se entrevistaron 37 de 64 casos con captacion retrospectiva/snowballing y line list incompleto."
   },
   "D2": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Como estudio de brotes no usa predictores ambientales cuantitativos; la evaluacion ambiental (pasto escaso, reserva de caza, enterramientos inadecuados) es cualitativa por checklist/observacion, parcialmente aplicable y no integrada en el modelo."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cuantitativa del modelo logistico (sin validacion cruzada ni split-sample); solo seleccion por BIC y comprobacion de VIF, sin medidas de discriminacion/calibracion reportadas."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Modelo apropiado y bien especificado: regresion logistica multivariable con seleccion explicita (variables p<0,1, eliminacion backward, eleccion por menor BIC) y control de colinealidad por VIF (cutoff 10)."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "Sin tratamiento de la autocorrelacion ni del sesgo espacial; los controles se eligen por vecindad/homestead mas cercano y la informacion espacial se limita a un spot map descriptivo hecho en Microsoft Paint."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos razonablemente completos (Stata 16, cuestionario en additional file, OR/IC reportados) pero los datos no son publicos (solo bajo peticion) y faltan cifras clave como numero exacto de bovinos muertos o carne confiscada."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Seccion de limitaciones extensa y explicita: ausencia de confirmacion de laboratorio en humanos y posible misclasificacion, sesgo de recuerdo, tamano muestral pequeno e imprecision de estimados, y no comparacion de no respondedores."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 38,
   "study": "Otieno et al. (b), 2021",
   "family": "A+E",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "n=178 ocurrencias de tres fuentes (archivo histórico DVS 2011-2017 n=86, brotes esporadicos n=13, vigilancia activa n=119) georreferenciadas y thinned a un punto por pixel, pero combina vigilancia pasiva con activa, los autores reconocen subnotificacion y la mayoria no esta confirmada en laboratorio."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "69-71 variables bioclimaticas multi-fuente (AfriClim a 1 km mas elevacion/pendiente desde DEM) filtradas por VIF<10 para tratar colinealidad, quedando 10 predictores ecologicamente justificados (precipitacion, estacionalidad termica, evapotranspiracion, duracion de estacion seca)."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "validacion solo por split-sample unico 75/25 con AUC de entrenamiento 0.936 y test 0.929 promediados sobre 100 experimentos, sin validacion cruzada externa ni por bloques espaciales."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "BRT bien especificado con gbm.step, ensemble de 100 experimentos, hiperparametros explorados y reportados (lr=0.001, bagging fraction, max tree=2500) y umbral de Youden para dicotomizar."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "thinning espacial (un punto por pixel) y pseudo-ausencias a >=5 km de las presencias reducen parcialmente el sesgo de muestreo, pero no se modela la autocorrelacion espacial ni se usan target-group backgrounds."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "metodos, software (R 4.0.3, QGIS, paquetes gbm/pdp/aspace) y parametros bien reportados y datos ambientales en Harvard Dataverse, pero los datos de ocurrencia de anthrax no estan disponibles publicamente (requieren autorizacion del DVS) y no se aporta el codigo."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "discuten explicitamente limitaciones (subnotificacion, pseudo-ausencias que pueden ser presencias, resolucion de pixel, incertidumbre de GCM/RCP) y cuantifican incertidumbre mediante intervalos de confianza 2.5/97.5% mapeados y barras de error en la influencia de variables."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 39,
   "study": "Otieno et al. (a), 2021",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "86 brotes de ganado mapeables (2011-2017) reducidos a 69 puntos únicos por thinning, procedentes de vigilancia pasiva del DVS y solo de ganado; georreferenciados pero con muestra pequena y sesgo de notificacion reconocido por los propios autores."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "18 predictores independientes seleccionados desde 41 candidatos mediante VIF<10 (colinealidad tratada), multi-fuente (clima, suelo, vegetacion, densidad de ganado) y resampleados a 250m con justificacion ecologica."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion interna por split-sample 75/25 en cada uno de los 100 experimentos con AUC medio de 0.8, pero sin validacion cruzada por bloques espaciales ni validacion externa."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "BRT apropiado implementado con gbm.step y seleccion explicita de hiperparametros (learning rate, bagging fraction, tree complexity) optimizados por AUC, en ensemble de 100 experimentos."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Thinning a un punto por pixel y pseudo-ausencias a >=5km de las presencias reducen parcialmente el sesgo espacial, pero no se modela la autocorrelacion espacial ni se usa target-group background ni validacion espacial."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos completos con software (QGIS 3.1.6, R 3.5.3, gbm) y parametros reportados; datos de replica y ambientales publicos en Dataverse (datos de ocurrencia disponibles bajo peticion al DVS)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Limitaciones discutidas a fondo (muestra pequena, sesgo de muestreo, resolucion gruesa, critica al AUC) y la incertidumbre se cuantifica con los IC 2.5%/97.5% mapeados del ensemble."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 40,
   "study": "Migisha et al., 2021",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Caso definido por diagnóstico de un trabajador sanitario (no confirmado en laboratorio en cada caso), con vigilancia activa y registros del centro de salud; los autores reconocen posible mala clasificación de casos/controles, aunque la cepa se confirmó por B. anthracis en UVRI a nivel de brote (n=28 casos)."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "Estudio de brote sin predictores ambientales reales: solo se describe clima/lluvia del distrito de forma narrativa, sin variables ambientales modelizadas ni control de colinealidad ecológica (parcialmente aplicable en familia C, pero ambientalmente ausente)."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validación cuantitativa del modelo (sin validación cruzada ni split-sample); el modelo logístico se evaluó solo por colinealidad mediante VIF, sin métricas de discriminación/calibración."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Regresión logística apropiada y bien especificada: análisis univariable con entrada al multivariable por umbral P=0.2, eliminación stepwise hacia atrás y control explícito de colinealidad con VIF>5."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "Sin control de autocorrelación ni sesgo espacial: solo un mapa coroplético de tasas de ataque por aldea (QGIS) y curva epidémica, sin modelado espacial alguno (parcialmente aplicable en familia C, pero no abordado)."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Métodos completos (software EpiData/STATA, fórmula de tamaño muestral, definiciones de caso) y tablas detalladas, pero sin disponibilidad de datos ni código y con una inconsistencia en el N planificado (106) frente al reclutado (101)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Sección de limitaciones explícita: reconocen mala clasificación por no confirmación de laboratorio, sesgo de recuerdo (síntomas >10 meses antes), números pequeños e intervalos de confianza muy amplios; las estimaciones se reportan con IC95%."
   },
   "overall_worst": "D2"
  },
  {
   "id": 41,
   "study": "Nderitu et al., 2021",
   "family": "D",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "666 eventos de vigilancia pasiva con subnotificacion reconocida (frecuencia real podria ser 2-3 veces mayor), solo 17,8% confirmados en laboratorio y apenas 86/666 (13%) con coordenadas GPS, el resto agregado por sub-condado."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "No usa predictores ambientales reales (clima, suelo, vegetacion); el unico 'predictor' es la zona agroecologica como variable categorica derivada de potencial agricola, sin multifuente ni control de colinealidad."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cruzada ni externa; solo se reporta bondad de ajuste interna (chi-cuadrado de devianza P=0,90 y Pearson P=0,27) y test de razon de verosimilitud frente a Poisson, sin discriminacion ni omision."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Modelo estandar y apropiado para conteos (GLMM Poisson con efecto aleatorio de sub-condado y offset por poblacion ganadera), pero univariante, sin seleccion de modelo ni inclusion de covariables ecologicas que justifiquen el riesgo."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Aborda parcialmente la dependencia espacial mediante efecto aleatorio de sub-condado (chibar2 muy significativo) y elipse de desviacion estandar, pero sin thinning ni background dirigido y con datos agregados a centroide/sub-condado, sin corregir el sesgo de muestreo espacial."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos descritos con software citado (QGIS 3.4.4, STATA 14, R 3.6.3) y tablas de coeficientes, pero los datos no son publicos (acceso bajo licencia, solo a peticion) y no hay codigo disponible."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Discute explicitamente el sesgo de notificacion de la vigilancia pasiva y de seleccionar los 8 condados de mayor carga, reconoce el escaso numero de geocodigos que impide el modelado de nicho, y reporta intervalos de confianza al 95% en las tablas."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 42,
   "study": "Assefa et al., 2020",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "128 brotes confirmados y georreferenciados de 10 años (2010-2019) procedentes de laboratorios regionales, pero por vigilancia pasiva/notificación obligatoria con registros recortados por incompletitud y sesgo de subnotificación que los propios autores reconocen."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores multi-fuente apropiados (11 bioclimáticas WorldClim2, 8 de suelo Soil.org, 3 densidades ganaderas FAO) con colinealidad tratada por VIF eliminando variables con r>0.7 (16 de 38 retiradas)."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Solo validación interna por split-sample 80/20 con AUC/TSS/KAPPA reportados, sin validación externa ni por bloques espaciales independientes."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Ensemble biomod2 con 9 algoritmos (RF, GLM, GBM, CTA, ANN, SRE, FDA, MARS, Maxent), 3-fold, selección explícita por umbral ROC>=0.8 y clamping mask para incertidumbre."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "No se modela autocorrelación espacial ni se aplica spatial thinning de las presencias ni target-group background (pseudo-ausencias generadas con SRE), sin ningún control del sesgo de muestreo espacial."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Métodos razonablemente descritos y parámetros principales reportados, pero datos solo disponibles bajo petición al autor, sin código y con opciones de modelado dejadas 'por defecto' sin detallar."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Limitaciones discutidas explícitamente (no representatividad por falta de vigilancia activa, sesgo de notificación, transmisión mecánica no modelada) e incertidumbre cuantificada con clamping mask (Fig. 5C)."
   },
   "overall_worst": "D5"
  },
  {
   "id": 43,
   "study": "Driciru et al., 2020",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "471 registros de presencia georreferenciados (combinando casos clínicos y de laboratorio) de archivos historicos 1956-2010, pero con fuerte sesgo de muestreo (>80-90% son hipopotamos concentrados en orillas), datos parcialmente no confirmados y coordenadas reconstruidas a posteriori para casos sin GPS."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores multi-fuente y ecologicamente justificados (19 bioclimaticas WorldClim a 1 km, 15 variables de suelo de Africa SoilGrids a 250 m, mas DEM, litologia, cobertura, fuegos) con colinealidad tratada explicitamente por Pearson r>=0.75 en ENMTOOLS y jackknife de Maxent reduciendo 44 a 11 variables."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Solo validacion interna por particion unica split-sample 75/25 (n=92 entrenamiento, n=30 test) con AUC test 0.936 y tasa de omision reportada, pero sin validacion cruzada espacial ni externa independiente."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "MaxEnt v3.4.1 apropiado para datos presence-only, con configuracion justificada (beta multiplier 8, feature types especificados, 100 replicas bootstrap, 1000 iteraciones) y seleccion de variables explicita via jackknife y contribucion porcentual."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Se aborda parcialmente el sesgo espacial mediante capa de bias rasterizada y regla de un registro por celda de 1 km, pero no se modela explicitamente la autocorrelacion espacial residual ni se usa thinning ni bloques espaciales, y el sesgo de concentracion en orillas de hipopotamos persiste."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos completos y reproducibles: version de software, parametros, tablas de variables y valores optimos (Table 5), AUC con IC, y datos de correlacion y respuesta disponibles como material suplementario (S1 Table) bajo licencia CC0 open access."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Discute explicitamente la limitacion clave del sesgo por dominancia de hipopotamos y la mitiga con un modelo independiente solo-bufalo (S2 Fig, sin diferencia significativa), reporta incertidumbre (desviaciones estandar en curvas de respuesta, IC del AUC) y discute limitaciones de datos confirmados vs sospechosos."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 44,
   "study": "Nakanwagi et al., 2020",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "61 casos (58 sospechosos, solo 3 confirmados por cultivo/PCR en vómito y heces) identificados mediante revisión de registros hospitalarios y búsqueda activa con Village Health Teams; la definición de caso clínica es razonable pero la inmensa mayoría no se confirmó en laboratorio y la geolocalización fue a nivel de centro de aldea (no direcciones reales)."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "Al ser un estudio de brote (familia C) no usa predictores ambientales para modelizar; solo describe cualitativamente clima, vegetación y estacionalidad de Isingiro sin integrar variables ambientales en el análisis, por lo que no hay datos ambientales que sustenten inferencia de riesgo."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validación cuantitativa del modelo (sin validación cruzada, split-sample ni medidas de discriminación/calibración); la inferencia se basa en regresión logística condicional con asociación reforzada por curva epidémica, trace-back y confirmación de laboratorio, pero sin validación predictiva."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Diseño case-control emparejado por vecindario (50 casos, 2 controles/caso) con regresión logística condicional y conjuntos emparejados como unidad de análisis, enfoque apropiado y bien especificado para investigación de brote, con MOR e IC95% reportados por exposición."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Manejo espacial parcial propio de familia C: el emparejamiento por vecindario controla en parte la confusión espacial y se delimita un radio de 6 km en torno a la carnicería X, pero no se modela autocorrelación espacial ni se corrige sesgo de muestreo espacial."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Métodos detallados (definición de caso, cuestionario, protocolos de cultivo/PCR con primers CDC y tablas de resultados), pero los datos no son públicos ('available on reasonable request') y faltan IC muy amplios sin n exactos en algunos cruces, limitando la reproducibilidad."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Limitaciones discutidas explícitamente (imposibilidad de testar la carne implicada y de entrevistar al carnicero, no se pudo probar conclusivamente la fuente, falta de tinciones más robustas y de secuenciación PCR de la vaca), e incertidumbre cuantificada mediante IC95% de los MOR."
   },
   "overall_worst": "D2"
  },
  {
   "id": 45,
   "study": "Romero-Alvarez et al., 2020",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Registros confirmados por laboratorio (PCR/secuenciacion/bacteriologia) y filtrados (sin duplicados, sin centroides, uno por celda), pero compilados de fuentes pasivas heterogeneas (EMPRES/FAO, ProMED, HealthMap, literatura) y muestra muy pequena (57 B. anthracis -> 40/34 tras thinning; 14 Bcbva -> 7/5), con sesgo de notificacion reconocido (cluster de Ghana)."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores multi-fuente y justificados ecologicamente (MERRAclim temperatura/humedad, NDVI MODIS 500m, suelos SoilGrids 250m pH/CEC/carbono) resampleados a 10km, con colinealidad tratada mediante PCA por clase reteniendo 3 componentes cada una (99% de varianza)."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion solo por split-sample aleatorio unico 50/50 con pROC para significacion, tasa de omision al 5% y AICc para seleccion, sin validacion cruzada por bloques espaciales ni externa independiente."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "MaxEnt (kuenm) con exploracion exhaustiva de parametros (tipos de respuesta L/LQ/LQP/LQPTH y multiplicadores de regularizacion 0.1-2 mas 3,5,7,10) y seleccion de modelo explicita en tres pasos (pROC, omision, AICc)."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Sesgo de muestreo y autocorrelacion abordados mediante thinning espacial (30 y 50 km) y areas de calibracion (region M) definidas por la historia natural de cada patogeno, pero sin modelar explicitamente la autocorrelacion residual ni usar target-group background."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Articulo open-access CC0 con todos los datos de ocurrencia en material suplementario (S1 Table), paquete kuenm publico en GitHub, versiones de software y fichero S1 con la aproximacion de seleccion de modelos detallada."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Limitaciones discutidas explicitamente (muestra pequena de Bcbva, test de similitud de nicho no concluyente que recomienda mas investigacion) e incertidumbre manejada usando la mediana de 10 replicas del mejor modelo."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 47,
   "study": "Yousuf et al., 2020",
   "family": "A+E",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "158 registros derivados de casos de carbunco notificados por el Ministerio de Agricultura (vigilancia pasiva, mayoría sospechosos no confirmados en laboratorio segun lineas 70 y 118-122) y a los casos sin coordenadas se les asignaron puntos de referencia por zona, introduciendo fuerte sesgo de notificacion y georreferenciacion imprecisa."
   },
   "D2": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Predictores apropiados y multivariable (10 variables bioclimaticas WorldClim + elevacion a 30 arcsec) con colinealidad tratada por VIF<10, pero todos del mismo proveedor climatico-topografico sin suelo, pH, NDVI ni vegetacion que la propia discusion (lineas 349-352) reconoce como faltantes."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion interna por cross-validation de 10 replicas con AUC medio reportado de 0.75, pero sin validacion externa ni por bloques espaciales, y la discriminacion (0.75) es modesta."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "MaxEnt bien especificado: seleccion de feature classes y multiplicador de regularizacion mediante ENMeval con criterio delta-AICc=0, convergencia a 0.00001 y 5000 iteraciones, con justificacion explicita del enfoque (lineas 199-211)."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "El sesgo de muestreo solo se aborda con una capa de background aleatorio generica en ArcMap (lineas 182-184), sin spatial thinning ni target-group background, y no se modela ni evalua la autocorrelacion espacial pese a registros agregados por zona/woreda."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos razonablemente completos (variables, paquetes usdm/ENMeval, ajustes MaxEnt, tablas de contribucion y areas) pero sin disponibilidad de datos de ocurrencia ni codigo, y figuras suplementarias solo enunciadas, lo que limita la reproducibilidad."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "La discusion reconoce limitaciones como la ausencia de variables no bioclimaticas (suelo, vegetacion) y compara con otros estudios, pero no cuantifica la incertidumbre mas alla del AUC ni discute el sesgo de notificacion/confirmacion de los datos de ocurrencia."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 48,
   "study": "Mwakapeje et al., 2019",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "De 192 muestras iniciales solo quedan 108 validas y 44 (40.7%) positivas confirmadas en laboratorio y georreferenciadas por GPS, pero proceden de brotes esporadicos de vigilancia pasiva en solo dos regiones (Arusha y Kilimanjaro) usadas para extrapolar a todo el pais, con coordenadas repetidas y subnotificacion reconocida."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "21 variables climaticas AfriClim a 1km mas tipo de suelo y pH (ISRIC), ecologicamente justificadas (pH alcalino/calcio), con colinealidad tratada por Pearson<0.75 en ENMTools reteniendo 6 predictores no correlacionados."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion solo interna por 100 corridas bootstrap con particion 70/30 y AUC=0.93, sin validacion cruzada por bloques espaciales ni externa, pese a que el modelo se transfiere de 2 regiones a todo el pais."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "MaxEnt con seleccion de variables por colinealidad y jackknife, pero usando parametros por defecto (auto features, multiplicador de regularizacion=1, 10000 background) sin optimizacion ni seleccion de modelo formal."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Solo control parcial del sesgo espacial mediante un fichero mask que restringe el background a la zona muestreada; no se aplica thinning (coordenadas repetidas reconocidas) ni se modela la autocorrelacion, y el modelo se calibra en 2 regiones y se proyecta a todo el pais."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Articulo open-access con parametros de MaxEnt, variables (Tabla 1) y software (QGIS, ENMTools) reportados, pero los datos de ocurrencia no se depositan publicamente y no se aporta codigo."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Seccion de limitaciones explicita (subnotificacion por vigilancia deficiente, variables omitidas como densidad ganadera/elevacion/meses secos) y bandas de 1 SD por cross-validation en las curvas de respuesta, pero sin cuantificar la direccion/magnitud del sesgo de notificacion."
   },
   "overall_worst": "D5"
  },
  {
   "id": 50,
   "study": "Kamboyi et al., 2019",
   "family": "C+D",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Occurrence data are laboratory-confirmed (culture+Gram+MPCR, 15 pure isolates) and GPS-georeferenced, but the sample is small (only 15 positive points), collected purposively/conveniently in already-reported outbreak areas and supplemented by self-reported questionnaire history, introducing selection/notification bias."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "Environmental drivers (flooding, geology/alluvial soils, elevation) are invoked only narratively/qualitatively; no quantitative environmental predictor layers, no resolution stated and no collinearity assessment, so the ecological component is essentially descriptive."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "The logistic model is internally checked with Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit and a sensitivity/specificity cut-point analysis, but there is no cross-validation or external/spatial-block validation and the risk map itself is never quantitatively validated."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Standard multivariable logistic regression with an explicit variable-selection path (univariate screening at P<0.05, then full model with interactions), but several reported odds ratios are implausibly large with narrow CIs (e.g., herd size OR=10.46, CI 8.8-16) suggesting separation/overfitting on n=113 with 11+ predictors and no penalization."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "Mapping is purely point-plotting of GPS isolates in ArcGIS at village level; no spatial autocorrelation modelling, no sampling-bias correction (thinning/target background) and clustering in newly created districts reflects sampling effort, so spatial bias is uncontrolled."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Methods, full regression table (OR, SE, CI, P), GPS coordinates of positive samples (Table 3) and lab protocol (OIE) are reported, but no questionnaire instrument, no model code/data file and some inconsistent denominators (e.g., 78.7% reported as 37/47) leave gaps in reproducibility."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Limitations such as poor surveillance, reliance on self-report and recall, and self-limiting outbreak dynamics are discussed, but sampling/selection bias and the implausibly inflated odds ratios are not acknowledged and no formal uncertainty quantification beyond CIs is given."
   },
   "overall_worst": "D2"
  },
  {
   "id": 51,
   "study": "Carlson et al., 2019",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dataset amplio (5.108 registros, 70 paises, 1914-2018, depurado a 2.310 localidades) y georreferenciado, pero basado en vigilancia pasiva/ProMed con infranotificacion explicitamente reconocida (Etiopia, Europa Occidental, altas latitudes infrarrepresentadas) y sin confirmacion de laboratorio uniforme."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Predictores multi-fuente y justificados ecologicamente (19 bioclim WorldClim, elevacion GMTED2010, suelos SoilGrids 250m pH/arena/CEC, 2 indices de vegetacion NDVI, TALA), reducidos automaticamente a 17 para controlar colinealidad y sobreajuste."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion por split-sample interno (80/20 en cada uno de 500 submodelos, AUC medio 0,9244) con umbral por max TSS, pero sin validacion externa ni por bloques espaciales independientes."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "BRT bien especificado y justificado como buenas practicas para patogenos del suelo (gbm, tree complexity=4, learning rate=0,005, ensemble de 500 submodelos, seleccion de umbral por TSS)."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Sesgo de muestreo abordado mediante thinning espacial a 10 arcmin y pseudoausencias de tipo target-background (1:1, 10.000 puntos de paises con ocurrencias), pero sin modelado explicito de la autocorrelacion espacial residual."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Metodos y paquetes R/ArcGIS descritos en detalle con Reporting Summary, pero codigo no depositado (solo disponible bajo peticion) y datos restringidos (acceso bajo solicitud y acuerdos de uso)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Sesgos discutidos a fondo (infranotificacion, transferibilidad, confusor Bcbva, infrarrepresentacion de altas latitudes) e incertidumbre cuantificada con ensemble de 500 modelos y bandas de confianza 5/95 e IC 95% en todas las estimaciones."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 52,
   "study": "Steenkamp et al., 2018",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dataset amplio de 597 carcasas positivas confirmadas (1988-2011) reducidas a 219 pixeles de presencia, pero los propios autores indican que KNP usa solo vigilancia pasiva para detectar brotes, lo que introduce sesgo de notificacion no totalmente corregido."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Se evaluaron 40 predictores multi-fuente (19 Worldclim, suelo SOTER, NDVI MODIS, geologia, distancias a agua, Ca/pH interpolados) a 1 km, justificados ecologicamente, y se eliminaron variables colineales mediante regresion multiple simple y jackknife antes de retener 12."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion solo interna mediante split 75% entrenamiento / 25% test con 10 corridas, reportando AUC=0.857, TSS=0.562 y omision, pero sin validacion externa ni por bloques espaciales independientes."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Maxent v3.3.3k bien especificado con limite de convergencia 0.00001, 5000 iteraciones, 10 corridas, seleccion explicita de variables por jackknife, model surveyor e intervalos de confianza del 95% de ganancia."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "El sesgo de muestreo se corrigio con un target background layer (solo secciones de ranger con casos) y se uso resolucion de 1 km adecuada, pero no se modela explicitamente la autocorrelacion espacial residual."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos detallados (version de software, parametros, fuentes de datos en Tablas 1-3 y S1-S2) y declaracion de disponibilidad de datos PLOS ONE que indica que todos los datos relevantes estan en el articulo e informacion de soporte."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Se discuten limitaciones clave (falta de influencia de pH por escala espacial, idoneidad es potencial y no probabilidad real de ocurrencia, asociaciones sin datos cuantitativos que deben investigarse) pero la incertidumbre del modelo no se cuantifica espacialmente mas alla de las metricas agregadas."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 54,
   "study": "Driciru et al., 2018",
   "family": "D",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dataset relativamente amplio (317 casos hippo en 2004/5 y 137 en 2010) con georreferenciación GPS y definicion de caso CDC/FAO/OIE que combina casos confirmados (cultivo/PCR/PA test) y sospechosos clinicos, pero la mayoria son casos sospechosos por deteccion pasiva via patrullas (RBDC) con sesgo de deteccion reconocido (estiman >70%) y sin confirmacion de laboratorio en la mayoria."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "El estudio practicamente no incorpora predictores ambientales cuantitativos (suelo, pH, clima, vegetacion) en el analisis; las variables ambientales solo se mencionan cualitativamente en la discusion y el unico covariable usado es la poblacion de hippos en riesgo, sin tratamiento de colinealidad ni resolucion ambiental."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cuantitativa del modelo (ni cross-validation, ni split-sample, ni metricas de discriminacion/omision); los analisis (Spearman, SaTScan, test direccional) son descriptivos/inferenciales sin validacion predictiva ni umbrales."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Emplea metodos estandar y apropiados para familia D (SaTScan permutacion espacio-temporal con 999 Monte Carlo, correlacion de Spearman, test direccional ClusterSeer, curvas epidemicas), pero sin seleccion de modelo explicita ni justificacion de parametros clave (p.ej. ventana del 50%, buffer arbitrario de 6 km)."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Aborda parcialmente lo espacial mediante rejilla 6x6 km, buffers de rango de pastoreo y deteccion de clusters espacio-temporales con direccionalidad, pero no modela explicitamente la autocorrelacion espacial residual ni aplica correccion de sesgo de muestreo (thinning/target background) sobre la deteccion no uniforme de carcasas."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos descritos en detalle (software con versiones, parametros de SaTScan, definicion de caso, fuentes de datos), declaracion explicita de disponibilidad de datos con tablas S1/S2 (XLSX) incluidas como material suplementario, y aprobaciones eticas reportadas."
   },
   "D7": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Dedica una seccion a limitaciones potenciales (sesgo de deteccion, definicion de caso, terreno, scavengers) y discute hipotesis alternativas de transmision, pero la cuantificacion de incertidumbre es limitada (no hay IC para correlaciones ni para direccionalidad mas alla del p-valor) y minimiza el impacto del sesgo de deteccion asumiendo >70% sin datos propios."
   },
   "overall_worst": "D2"
  },
  {
   "id": 57,
   "study": "Kracalik et al., 2017",
   "family": "A",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "67 brotes de ganado (61 georreferenciados con GPS) 2005-2016, pero por vigilancia pasiva con infrarreporte reconocido y algunas coordenadas tomadas en el centro del pueblo; pocos casos animales vinculados a confirmacion de laboratorio."
   },
   "D2": {
    "rating": "Low",
    "justif": "12 predictores multifuente (WorldClim bioclimaticos, SoilGrids pH/suelo, NDVI de TALA) a 1km, justificados ecologicamente (pH, precipitacion) y filtrados por importancia (mean decrease in accuracy >1%)."
   },
   "D3": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Validacion interna OOB y test externo con AUC reportado e IC (OOB 0.88; test 0.87) sobre 30 splits aleatorios 80/20 con sensibilidad/especificidad, pero solo split-sample aleatorio sin validacion por bloques espaciales."
   },
   "D4": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Random Forest ensemble bien especificado (mtry=4, ntrees=1000), con seleccion explicita de variables y prueba de varios ratios de pseudo-ausencia (1:1, 2:1, 3:1; 30 sorteos)."
   },
   "D5": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Filtrado espacial de presencias a 5km (thinning) y restriccion de pseudo-ausencias <5km para reducir sesgo de muestreo, pero la autocorrelacion espacial no se modela explicitamente y la validacion usa splits aleatorios, no bloques espaciales."
   },
   "D6": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Metodos completos con parametros reportados, variables tabuladas (Table 1), articulo open-access en PLOS NTD con declaracion de disponibilidad de datos (todos en el articulo/SI), aunque no se publica codigo."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Parrafo explicito de limitaciones (infrarreporte, sobre-generalizacion por datos climaticos promediados, factores omitidos como salud/inmunidad del ganado y pienso importado) e incertidumbre cuantificada mediante mapas de IC 95%."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 58,
   "study": "Lehman et al., 2017",
   "family": "C",
   "D1": {
    "rating": "High",
    "justif": "La definicion de caso se basa en autorreporte de diagnostico de carbunco sin confirmacion de laboratorio individual (41% no sabia su estado y se asumio negativo), muestra pequena (31 casos de 284) en 3 aldeas; aunque algunas muestras humanas/hipopotamo se confirmaron por separado, los casos analizados no estan confirmados."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "Solo parcialmente aplicable en familia C, pero el estudio no incorpora ningun predictor ambiental cuantitativo (suelo, agua, vegetacion, estacionalidad); los factores ecologicos (sequia, riberas) se mencionan solo de forma narrativa sin medicion."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "No hay validacion cuantitativa del modelo logistico (sin validacion cruzada, split-sample ni reporte de discriminacion/calibracion); los OR/aOR se presentan sin evaluar el ajuste del modelo."
   },
   "D4": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Usa regresion logistica simple y multivariable apropiada para case-control, pero con justificacion limitada: el ajuste solo controla por 'haber comido carne', sin estrategia explicita de seleccion de variables ni control de confusores adicionales."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "Solo parcialmente aplicable, pero no hay ningun tratamiento espacial: muestreo de cada 5o hogar en 3 aldeas seleccionadas por conveniencia (acceso a riberas), sin abordar autocorrelacion ni representatividad espacial."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Reporte adecuado con cuestionario en apendice tecnico, software (Epi Info 3.5.1) y tablas de OR/IC, pero sin datos crudos ni codigo disponibles y con incoherencias reconocidas en cifras (511 vs 521 casos, 81 vs 85 hipopotamos)."
   },
   "D7": {
    "rating": "Low",
    "justif": "Las limitaciones se discuten explicitamente (sesgo de recuerdo, autorreporte vs confirmacion, direccion del sesgo hacia la nula, discrepancias en cifras) y la incertidumbre se cuantifica con IC95% en todos los OR."
   },
   "overall_worst": "D1"
  },
  {
   "id": 61,
   "study": "Nsoh et al., 2016",
   "family": "D",
   "D1": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "43 brotes confirmados en 10 años por vigilancia veterinaria pasiva de oficinas distritales, con coordenadas re-tomadas por GPS Garmin, pero pocos registros, agregados a nivel de distrito y sin tratamiento explícito del sesgo de notificación."
   },
   "D2": {
    "rating": "High",
    "justif": "Solo tres predictores (pH del suelo, temperatura, precipitacion) de fuentes meteorologicas/suelo a resolucion gruesa de distrito, sin tratamiento de colinealidad ni capas de vegetacion/topografia/suelo habituales en este tipo de estudios."
   },
   "D3": {
    "rating": "High",
    "justif": "La bondad de ajuste se evaluo solo superponiendo visualmente el mapa predictivo con la distribucion de brotes (Fig 3C), sin metrica cuantitativa (AUC, omision, umbrales) ni validacion independiente."
   },
   "D4": {
    "rating": "High",
    "justif": "Enfoque ad hoc de superposicion ponderada con pesos arbitrarios constantes (0.5 pH, 0.3 lluvia, 0.2 temperatura) sin justificacion estadistica ni seleccion de modelo; reclasificacion en 3 clases con criterio subjetivo."
   },
   "D5": {
    "rating": "High",
    "justif": "Valores asignados al centroide de cada distrito e interpolados por kriging sin modelar autocorrelacion espacial residual ni corregir el sesgo de muestreo de los brotes; agregacion distrital gruesa."
   },
   "D6": {
    "rating": "Moderate",
    "justif": "Describe software (ArcGIS 10.2), metodo (kriging), pesos y pasos de algebra de mapas, pero faltan parametros del variograma de kriging, no aporta datos ni codigo y los predictores se reportan de forma incompleta."
   },
   "D7": {
    "rating": "High",
    "justif": "No se cuantifica incertidumbre ni se discuten limitaciones del diseno (pesos arbitrarios, vigilancia pasiva, agregacion); la discusion es confirmatoria y no aborda los sesgos del estudio."
   },
   "overall_worst": "D2"
  }
 ]
}