Eco-Bio-Social Determinants for House Infestation by Non-domiciliated Triatoma dimidiata in the Yucatan Peninsula, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chagas disease is a vector-borne disease of major importance in the Americas. Disease prevention is mostly limited to vector control. Integrated interventions targeting ecological, biological and social determinants of vector-borne diseases are increasingly used for improved control. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We investigated key factors associated with transient house infestation by T. dimidiata in rural villages in Yucatan, Mexico, using a mixed modeling approach based on initial null-hypothesis testing followed by multimodel inference and averaging on data from 308 houses from three villages. We found that the presence of dogs, chickens and potential refuges, such as rock piles, in the peridomicile as well as the proximity of houses to vegetation at the periphery of the village and to public light sources are major risk factors for infestation. These factors explain most of the intra-village variations in infestation. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: These results underline a process of infestation distinct from that of domiciliated triatomines and may be used for risk stratification of houses for both vector surveillance and control. Combined integrated vector interventions, informed by an Ecohealth perspective, should aim at targeting several of these factors to effectively reduce infestation and provide sustainable vector control.
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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) | 0,000 | 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 ».