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Enregistrement W2150360884 · doi:10.1186/1475-2875-13-111

Estimating the annual entomological inoculation rate for Plasmodium falciparum transmitted by Anopheles gambiae s.l. using three sampling methods in three sites in Uganda

2014· article· en· W2150360884 sur OpenAlexfundno aff
Maxwell Kilama, David L. Smith, Robert Hutchinson, Ruth Kigozi, Adoke Yeka, Geoff Lavoy, Moses R. Kamya, Sarah G. Staedke, Martin J. Donnelly, Chris Drakeley, Bryan Greenhouse, Grant Dorsey, Steve W. Lindsay

Notice bibliographique

RevueMalaria Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthInternational Development Research Centre
Mots-clésAnopheles gambiaeMalariaPlasmodium falciparumVeterinary medicineInsect bites and stingsBiologyAnophelesTransmission (telecommunications)Negative binomial distributionDemographyMedicineStatisticsImmunologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Plasmodium falciparum entomological inoculation rate (PfEIR) is a measure of exposure to infectious mosquitoes. It is usually interpreted as the number of P. falciparum infective bites received by an individual during a season or annually (aPfEIR). In an area of perennial transmission, the accuracy, precision and seasonal distribution (i.e., month by month) of aPfEIR were investigated. Data were drawn from three sites in Uganda with differing levels of transmission where falciparum malaria is transmitted mainly by Anopheles gambiae s.l. Estimates of aPfEIR derived from human-landing catches--the classic method for estimating biting rates--were compared with data from CDC light traps, and with catches of knock down and exit traps separately and combined. METHODS: Entomological surveillance was carried out over one year in 2011/12 in three settings: Jinja, a peri-urban area with low transmission; Kanungu, a rural area with moderate transmission; and Nagongera, Tororo District, a rural area with exceptionally high malaria transmission. Three sampling approaches were used from randomly selected houses with collections occurring once a month: human-landing collections (eight houses), CDC light traps (100 houses) and paired knock-down and exit traps each month (ten houses) for each setting. Up to 50 mosquitoes per month from each household were tested for sporozoites with P. falciparum by ELISA. Human biting rate (HBR) data were estimated month by month. P. falciparum Sporozoite rate (PfSR) for yearly and monthly data and confidence intervals were estimated using the binomial exact test. Monthly and yearly estimates of the HBR, the PfSR, and the PfEIR were estimated and compared. RESULTS: The estimated aPfEIR values using human-landing catch data were 3.8 (95% Confidence Intervals, CI 0-11.4) for Jinja, 26.6 (95% CI 7.6-49.4) for Kanungu, and 125 (95% CI 72.2-183.0) for Tororo. In general, the monthly PfEIR values showed strong seasonal signals with two peaks from May-June and October-December, although the precise timing of the peaks differed between sites. Estimated HBRs using human-landing catches were strongly correlated with those made using CDC light traps (r(2) = 0.67, p < 0.001), and with either knock-down catches (r(2) = 0.56, p < 0.001) and exit traps (r(2) = 0.82, p < 0.001) or the combined catches (r(2) = 0.73, p < 0.001). Using CDC light trap catch data, the PfSR in Tororo was strongly negatively correlated with monthly HBR (r(2) = 0.44, p = 0.01). In other sites, no patterns in the PfSR were discernible because either the number P. falciparum of sporozoite positive mosquitoes or the total number of mosquitoes caught was too low. CONCLUSIONS: In these settings, light traps provide an alternative method for sampling indoor-resting mosquitoes to human-landing catches and have the advantage that they protect individuals from being bitten during collection, are easy to use and are not subject to collector bias. Knock-down catches and exit traps could also be used to replace human-landing catches. Although these are cheaper, they are subject to collector bias.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations234
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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