A scoping review of malaria forecasting: past work and future directions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is a growing body of literature on malaria forecasting methods and the objective of our review is to identify and assess methods, including predictors, used to forecast malaria. DESIGN: Scoping review. Two independent reviewers searched information sources, assessed studies for inclusion and extracted data from each study. INFORMATION SOURCES: Search strategies were developed and the following databases were searched: CAB Abstracts, EMBASE, Global Health, MEDLINE, ProQuest Dissertations & Theses and Web of Science. Key journals and websites were also manually searched. ELIGIBILITY CRITERIA FOR INCLUDED STUDIES: We included studies that forecasted incidence, prevalence or epidemics of malaria over time. A description of the forecasting model and an assessment of the forecast accuracy of the model were requirements for inclusion. Studies were restricted to human populations and to autochthonous transmission settings. RESULTS: We identified 29 different studies that met our inclusion criteria for this review. The forecasting approaches included statistical modelling, mathematical modelling and machine learning methods. Climate-related predictors were used consistently in forecasting models, with the most common predictors being rainfall, relative humidity, temperature and the normalised difference vegetation index. Model evaluation was typically based on a reserved portion of data and accuracy was measured in a variety of ways including mean-squared error and correlation coefficients. We could not compare the forecast accuracy of models from the different studies as the evaluation measures differed across the studies. CONCLUSIONS: Applying different forecasting methods to the same data, exploring the predictive ability of non-environmental variables, including transmission reducing interventions and using common forecast accuracy measures will allow malaria researchers to compare and improve models and methods, which should improve the quality of malaria forecasting.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».