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Enregistrement W2160593313 · doi:10.12927/whp.2011.22225

Assessing the Progress of Malaria Control in Nigeria

2011· article· en· W2160593313 sur OpenAlexvenueno aff
Jimoh Amzat

Notice bibliographique

RevueWorld health & population · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaNigeriansArtemisininMedicineEnvironmental healthChloroquineBed netsMalaria preventionPlasmodium falciparumPopulationImmunologyHealth servicesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One third of the world's malaria deaths occur in Nigeria. It is doubtful whether Nigeria will meet the malaria control target of the Millennium Development Goals by 2015, having failed to meet the Abuja target to halve the burden of malaria by 2010. This paper assesses the current malaria burden and progress toward malaria control. Substantial data were obtained from the 2008 Nigeria Demographic and Health Survey and other secondary sources. Data showed that the malaria burden is still enormous because of inadequate control efforts. In 2008, only 17% of Nigerians owned at least one net, compared with 12% in 2003. Eight percent owned an insecticide-treated mosquito net (ITN), but only 6% of under-five children and 5% of pregnant women slept under an ITN. Only one third of under-five children with fever received antimalarial drugs, while one fifth of pregnant women took antimalarial drugs for prevention. Chloroquine is still the most common drug used in malaria treatment, despite its ban in first-line treatment since 2005. The paper concludes that scaling up home management of malaria and a community-centred approach to ITN and artemisinin-based combination therapy provisioning should be prioritized.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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