Do malaria vector control measures impact disease-related behaviour and knowledge? Evidence from a large-scale larviciding intervention in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent efforts of accelerated malaria control towards the long-term goal of elimination had significant impacts in reducing malaria transmission. While these efforts need to be sustained over time, a scenario of low transmission could bring about changes in individual disease risk perception, hindering adherence to protective measures, and affecting disease-related knowledge. The goal of this study was to investigate the potential impact of a successful malaria vector control intervention on bed net usage and malaria-related knowledge. METHODS: Dar es Salaam's Urban Malaria Control Program was launched in 2004 with the aim of developing a sustainable larviciding intervention. Larviciding was scaled-up using a stepped-wedge design. Cross-sectional and longitudinal data were collected using a randomized cluster sampling design (2004-2008). Prevalence ratios (PR) for the effect of the larviciding intervention on bed net usage (N = 64,537) and household heads' knowledge of malaria symptoms and transmission (N = 11,254) were obtained from random effects regression models. RESULTS: The probability that individuals targeted by larviciding had used a bed net was reduced by 5% as compared to those in non-intervention areas (PR = 0.95; 95% credible intervals (CrI): 0.94-0.97) and the magnitude of this effect increased with time. Larviciding also led to a decline in household heads' knowledge of malaria symptoms (PR = 0.88; 95% CrI: 0.83-0.92) but no evidence of effect on knowledge of malaria transmission was found. CONCLUSION: Successful control interventions could bring about further challenges to sustaining gains in reducing malaria transmission if not accompanied by strategies to avoid changes in individual knowledge and behaviour. This study points to two major research gaps. First, there is an urgent need to gather more evidence on the extent to which countries that have achieved significant decline in malaria transmission are also observing changes in individual behaviour and knowledge. Second, multidisciplinary assessments that combine quantitative and qualitative data, utilizing theories of health behaviour and theories of knowledge, are needed to optimize efforts of national malaria control programmes, and ultimately contribute to sustained reduction in malaria transmission.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».