Malaria, anaemia and nutritional status among schoolchildren in relation to ecosystems, livelihoods and health systems in Kilosa District in central Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malaria prevalence and transmission intensity in Tanzania is heterogeneous with spatial and temporal variations between geographical areas and ecological systems. The objective of this study was to determine the prevalence of malaria, anaemia and nutritional status in relation to livelihoods, ecosystem and health systems in Kilosa District in central Tanzania. METHODS: This study was conducted in four villages, two characterised by rice irrigation ecosystem and the other two by dry savannah ecosystem and pastoral livelihoods. In each ecosystem, one of the villages had a healthcare facility. Schoolchildren were screened for malaria infection using malaria rapid diagnostic test (mRDT) and microscopy and they were assessed for their anaemia and nutritional statuses. RESULTS: A total of 1,019 school children (age = 4-16 years) were screened for malaria infection. The overall prevalence of Plasmodium falciparum infection was 10.6% and 4.5% by mRDT and microscopy, respectively. Children from pastoral villages had lower (2.9%) prevalence of malaria than their counterparts (18.2%) in the rice irrigation villages. A significantly high risk of malaria was observed among children in rice irrigation than in the pastoral ecosystem (OR: 0.13; 95%CI 0.07, 0.23). Children living in areas with health care facilities had a low odd of malaria infection by 45% (OR: 0.55; 95% CI = 0.35, 0.86). Overall, the prevalence of anaemia in the district was 43.4% (n = 775); and 58.3% of those with severe anaemia were among children from the pastoral villages. Anaemia was significantly higher among children not using mosquito nets (p = 0.049); and among those with malaria infection (p <0.001). The majority (96%) of the children had Body Mass Index less than 18.5 kg/m(2) which indicate high proportion of underweight. CONCLUSION: There are significant variations in the risk of acquiring malaria infection between different ecosystems and livelihoods. These findings suggest that malaria control programmes must take into account ecosystems and livelihoods of the targeted population through an integrated management of malaria and nutrition approach.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».