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Enregistrement W2171964994 · doi:10.1186/s12936-015-0865-2

Associations between urbanicity and malaria at local scales in Uganda

2015· article· en· W2171964994 sur OpenAlexfundno aff
Simon P. Kigozi, Deepa Pindolia, David L. Smith, Emmanuel Arinaitwe, Agaba Katureebe, Maxwell Kilama, Joaniter I. Nankabirwa, Steve W. Lindsay, Sarah G. Staedke, Grant Dorsey, Moses R. Kamya, Andrew J. Tatem

Notice bibliographique

RevueMalaria Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthInternational Development Research CentreBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMalariaUrbanizationAnophelesEnvironmental healthGeographyDemographyOdds ratioEcologySocioeconomicsBiologyMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sub-Saharan Africa is expected to show the greatest rates of urbanization over the next 50 years. Urbanization has shown a substantial impact in reducing malaria transmission due to multiple factors, including unfavourable habitats for Anopheles mosquitoes, generally healthier human populations, better access to healthcare, and higher housing standards. Statistical relationships have been explored at global and local scales, but generally only examining the effects of urbanization on single malaria metrics. In this study, associations between multiple measures of urbanization and a variety of malaria metrics were estimated at local scales. METHODS: Cohorts of children and adults from 100 households across each of three contrasting sub-counties of Uganda (Walukuba, Nagongera and Kihihi) were followed for 24 months. Measures of urbanicity included density of surrounding households, vegetation index, satellite-derived night-time lights, land cover, and a composite urbanicity score. Malaria metrics included the household density of mosquitoes (number of female Anopheles mosquitoes captured), parasite prevalence and malaria incidence. Associations between measures of urbanicity and malaria metrics were made using negative binomial and logistic regression models. RESULTS: One site (Walukuba) had significantly higher urbanicity measures compared to the two rural sites. In Walukuba, all individual measures of higher urbanicity were significantly associated with a lower household density of mosquitoes. The higher composite urbanicity score in Walukuba was also associated with a lower household density of mosquitoes (incidence rate ratio = 0.28, 95 % CI 0.17-0.48, p < 0.001) and a lower parasite prevalence (odds ratio, OR = 0.44, CI 0.20-0.97, p = 0.04). In one rural site (Kihihi), only a higher density of surrounding households was associated with a lower parasite prevalence (OR = 0.15, CI 0.07-0.34, p < 0.001). And, in only one rural site (Nagongera) was living where NDVI ≤0.45 associated with higher incidence of malaria (IRR = 1.35, CI 1.35-1.70, p = 0.01). CONCLUSIONS: Urbanicity has been shown previously to lead to a reduction in malaria transmission at large spatial scales. At finer scales, individual household measures of higher urbanicity were associated with lower mosquito densities and parasite prevalence only in the site that was generally characterized as being urban. The approaches outlined here can help better characterize urbanicity at the household level and improve targeting of control interventions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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