Malaria Transmission, Infection, and Disease at Three Sites with Varied Transmission Intensity in Uganda: Implications for Malaria Control
Notice bibliographique
Résumé
The intensification of control interventions has led to marked reductions in malaria burden in some settings, but not others. To provide a comprehensive description of malaria epidemiology in Uganda, we conducted surveillance studies over 24 months in 100 houses randomly selected from each of three subcounties: Walukuba (peri-urban), Kihihi (rural), and Nagongera (rural). Annual entomological inoculation rate (aEIR) was estimated from monthly Centers for Disease Control and Prevention (CDC) light trap mosquito collections. Children aged 0.5-10 years were provided long-lasting insecticidal nets (LLINs) and followed for measures of parasite prevalence, anemia and malaria incidence. Estimates of aEIR were 2.8, 32.0, and 310 infectious bites per year, and estimates of parasite prevalence 7.4%, 9.3%, and 28.7% for Walukuba, Kihihi, and Nagongera, respectively. Over the 2-year study, malaria incidence per person-years decreased in Walukuba (0.51 versus 0.31, P = 0.001) and increased in Kihihi (0.97 versus 1.93, P < 0.001) and Nagongera (2.33 versus 3.30, P < 0.001). Of 2,582 episodes of malaria, only 8 (0.3%) met criteria for severe disease. The prevalence of anemia was low and not associated with transmission intensity. In our cohorts, where LLINs and prompt effective treatment were provided, the risk of complicated malaria and anemia was extremely low. However, malaria incidence was high and increased over time at the two rural sites, suggesting improved community-wide coverage of LLIN and additional malaria control interventions are needed in Uganda.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».