QUALITATIVE ASSESSMENT OF THE ROLE OF TEMPERATURE VARIATIONS ON MALARIA TRANSMISSION DYNAMICS
Notice bibliographique
Résumé
A new mechanistic deterministic model for assessing the impact of temperature variability on malaria transmission dynamics is developed. Sensitivity and uncertainty analyses of the model parameters reveal that, for temperature values in the range 16–[Formula: see text]C, the three parameters with the greatest influence on disease dynamics are the mosquito carrying capacity, transmission probability per contact for susceptible mosquitoes and human recruitment rate. This study emphasizes the combined use of mosquito-reduction strategies and personal protection against mosquito bites during periods when the mean monthly temperatures are in the range 16.7–25[Formula: see text]C. For higher monthly mean temperatures in the range 26–34[Formula: see text]C, mosquito-reduction strategies should be emphasized ahead of personal protection. Numerical simulations of the model reveal that mosquito maturation rate has a minimum sensitivity (to the associated reproduction threshold of the model) at 24[Formula: see text]C and maximum at 30[Formula: see text]C. The mosquito biting rate has maximum sensitivity at 26[Formula: see text]C, while the minimum value for the transmission probability per bite for susceptible mosquitoes occurs at 24[Formula: see text]C. Furthermore, it is shown, using mean monthly temperature data from 67 cities across the four regions of sub-Saharan Africa, that malaria burden (measured in terms of the total number of new cases of infection) increases with increasing temperature in the range 16–28[Formula: see text]C and decreases for temperature values above 28[Formula: see text]C in West Africa, 27[Formula: see text]C in Central Africa, 26[Formula: see text]C in East Africa and 25[Formula: see text]C in South Africa. These findings, which support and complement a recent study by other authors, reinforce the potential importance of temperature and temperature variability on future malaria transmission trends. Further simulations show that mechanistic malaria transmission models that do not incorporate temperature variability may under-estimate disease burden for temperature values in the range 23–27[Formula: see text]C, and over-estimate disease burden for temperature values in the ranges 16–22[Formula: see text]C and 28–32[Formula: see text]C. Additionally, models that do not explicitly incorporate the dynamics of immature mosquitoes may under- or over-estimate malaria burden, depending on mosquito abundance and mean monthly temperature profile in the community.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».