Information to Act: Household Characteristics are Predictors of Domestic Infestation with the Chagas Vector Triatoma dimidiata in Central America
Notice bibliographique
Résumé
The interruption of vectorial transmission of Chagas disease by Triatoma dimidiata in central America is a public health challenge that cannot be resolved by insecticide application alone. In this study, we collected information on previously known household risk factors for infestation in 11 villages and more than 2,000 houses in Guatemala, Honduras, and El Salvador, and we constructed multivariate models and used multimodel inference to evaluate their importance as predictors of infestation in the region. The models had moderate ability to predict infested houses (sensitivity, 0.32-0.54) and excellent ability to predict noninfested houses (specificity higher than 0.90). Predictive ability was improved by including random village effects and presence of signs of infestation (insect feces, eggs, and exuviae) as fixed effects. Multimodel inference results varied depending on factors included, but house wall materials (adobe, bajareque, and palopique) and signs of infestation were among the most important predictive factors. Reduced models were not supported suggesting that all factors contributed to predictions. Previous knowledge and information from this study show that we have evidence to prioritize rural households for improvement to prevent house infestation with Triatoma dimidiata in Central America. House improvement will most likely have other health co-benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».