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Enregistrement W2136965143 · doi:10.1186/1756-3305-6-137

Using a new odour-baited device to explore options for luring and killing outdoor-biting malaria vectors: a report on design and field evaluation of the Mosquito Landing Box

2013· article· en· W2136965143 sur OpenAlexfundno aff
Nancy S. Matowo, Salum A. Mapua, Edith P. Madumla, Irene Moshi, Emmanuel W. Kaindoa, Stephen P Mwangungulu, Deogratius R. Kavishe, Robert D. Sumaye, Dickson W. Lwetoijera, Fredros O. Okumu

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésIndoor residual sprayingBitingBiologyMalariaAnophelesCulex quinquefasciatusMosquito controlVector (molecular biology)Insect bites and stingsToxicologyCulexMosquito netNuisanceVeterinary medicineEcologyAedes aegyptiLarvaMedicineImmunologyPlasmodium falciparum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mosquitoes that bite people outdoors can sustain malaria transmission even where effective indoor interventions such as bednets or indoor residual spraying are already widely used. Outdoor tools may therefore complement current indoor measures and improve control. We developed and evaluated a prototype mosquito control device, the 'Mosquito Landing Box' (MLB), which is baited with human odours and treated with mosquitocidal agents. The findings are used to explore technical options and challenges relevant to luring and killing outdoor-biting malaria vectors in endemic settings. METHODS: Field experiments were conducted in Tanzania to assess if wild host-seeking mosquitoes 1) visited the MLBs, 2) stayed long or left shortly after arrival at the device, 3) visited the devices at times when humans were also outdoors, and 4) could be killed by contaminants applied on the devices. Odours suctioned from volunteer-occupied tents were also evaluated as a potential low-cost bait, by comparing baited and unbaited MLBs. RESULTS: There were significantly more Anopheles arabiensis, An. funestus, Culex and Mansonia mosquitoes visiting baited MLB than unbaited controls (P≤0.028). Increasing sampling frequency from every 120 min to 60 and 30 min led to an increase in vector catches of up to 3.6 fold (P≤0.002), indicating that many mosquitoes visited the device but left shortly afterwards. Outdoor host-seeking activity of malaria vectors peaked between 7:30 and 10:30 pm, and between 4:30 and 6:00 am, matching durations when locals were also outdoors. Maximum mortality of mosquitoes visiting MLBs sprayed or painted with formulations of candidate mosquitocidal agent (pirimiphos-methyl) was 51%. Odours from volunteer occupied tents attracted significantly more mosquitoes to MLBs than controls (P<0.001). CONCLUSION: While odour-baited devices such as the MLBs clearly have potential against outdoor-biting mosquitoes in communities where LLINs are used, candidate contaminants must be those that are effective at ultra-low doses even after short contact periods, since important vector species such as An. arabiensis make only brief visits to such devices. Natural human odours suctioned from occupied dwellings could constitute affordable sources of attractants to supplement odour baits for the devices. The killing agents used should be environmentally safe, long lasting, and have different modes of action (other than pyrethroids as used on LLINs), to curb the risk of physiological insecticide resistance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations60
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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