A Venue-Based Survey of Malaria, Anemia and Mobility Patterns among Migrant Farm Workers in Amhara Region, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile populations present unique challenges to malaria control and elimination efforts. Each year, a large number of individuals travel to northwest Amhara Region, Ethiopia to seek seasonal employment on large-scale farms. Agricultural areas typically report the heaviest malaria burden within Amhara thereby placing migrants at high risk of infection. Yet little is known about these seasonal migrants and their malaria-related risk factors. METHODS AND FINDINGS: In July 2013, a venue-based survey of 605 migrant laborers 18 years or older was conducted in two districts of North Gondar zone, Amhara. The study population was predominantly male (97.7%) and young (mean age 22.8 years). Plasmodium prevalence by rapid diagnostic test (RDT) was 12.0%; One quarter (28.3%) of individuals were anemic (hemoglobin <13 g/dl). Nearly all participants (95.6%) originated from within Amhara Region, with half (51.6%) coming from within North Gondar zone. Around half (51.2%) slept in temporary shelters, while 20.5% regularly slept outside. Only 11.9% of participants had access to a long lasting insecticidal net (LLIN). Reported net use the previous night was 8.8% overall but 74.6% among those with LLIN access. Nearly one-third (30.1%) reported having fever within the past two weeks, of whom 31.3% sought care. Cost and distance were the main reported barriers to seeking care. LLIN access (odds ratio [OR] = 0.30, P = 0.04) and malaria knowledge (OR = 0.50, P = 0.02) were significantly associated with reduced Plasmodium infection among migrants, with a similar but non-significant trend observed for reported net use the previous night (OR = 0.16, P = 0.14). CONCLUSIONS: High prevalence of malaria and anemia were observed among a young population that originated from relatively proximate areas. Low access to care and low IRS and LLIN coverage likely place migrant workers at significant risk of malaria in this area and their return home may facilitate parasite transport to other areas. Strategies specifically tailored to migrant farm workers are needed to support malaria control and elimination activities in Ethiopia.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».