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Enregistrement W2106069784 · doi:10.1186/1471-2334-14-38

Ecological, biological and social dimensions of dengue vector breeding in five urban settings of Latin America: a multi-country study

2014· article· en· W2106069784 sur OpenAlexafffund
Juliana Quintero, Helena Brochero, Pablo Manrique‐Saide, Mario Barrera-Pérez, C. Basso, Sonnia Romero, Andréa Caprara, Jane Cris de Lima Cunha, Efraín Beltrán Ayala, Kendra Mitchell‐Foster, Axel Kroeger, Johannnes Sommerfeld, Max Petzold

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPan American Health OrganizationInternational Development Research CentreWorld Health Organization
Mots-clésVector (molecular biology)Dengue feverDry seasonGeographyAedes aegyptiWet seasonSocioeconomicsRainwater harvestingEcologyEnvironmental healthBiologyLarvaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dengue is an increasingly important public health problem in most Latin American countries and more cost-effective ways of reducing dengue vector densities to prevent transmission are in demand by vector control programs. This multi-centre study attempted to identify key factors associated with vector breeding and development as a basis for improving targeted intervention strategies. METHODS: In each of 5 participant cities in Mexico, Colombia, Ecuador, Brazil and Uruguay, 20 clusters were randomly selected by grid sampling to incorporate 100 contiguous households, non-residential private buildings (businesses) and public spaces. Standardized household surveys, cluster background surveys and entomological surveys specifically targeted to obtain pupal indices for Aedes aegypti, were conducted in the dry and wet seasons. RESULTS: The study clusters included mainly urban low-middle class populations with satisfactory infrastructure and -except for Uruguay- favourable climatic conditions for dengue vector development. Household knowledge about dengue and "dengue mosquitoes" was widespread, mainly through mass media, but there was less awareness around interventions to reduce vector densities. Vector production (measured through pupal indices) was favoured when water containers were outdoor, uncovered, unused (even in Colombia and Ecuador where the large tanks used for household water storage and washing were predominantly productive) and -particularly during the dry season- rainwater filled. Larval infestation did not reflect productive container types. All productive container types, including those important in the dry season, were identified by pupal surveys executed during the rainy season. CONCLUSIONS: A number of findings are relevant for improving vector control: 1) there is a need for complementing larval surveys with occasional pupal surveys (to be conducted during the wet season) for identifying and subsequently targeting productive container types; 2) the need to raise public awareness about useful and effective interventions in productive container types specific to their area; and 3) the motivation for control services that-according to this and similar studies in Asia- dedicated, targeted vector management can make a difference in terms of reducing vector abundance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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