Assessing the effects of mosquito nets on malaria mortality using a space time model: a case study of Rufiji and Ifakara Health and Demographic Surveillance System sites in rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although malaria decline has been observed in most sub-Saharan African countries, the disease still represents a significant public health burden in Tanzania. There are contradictions on the effect of ownership of at least one mosquito net at household on malaria mortality. This study presents a Bayesian modelling framework for the analysis of the effect of ownership of at least one mosquito net at household on malaria mortality with environmental factors as confounder variables. METHODS: The analysis used longitudinal data collected in Rufiji and Ifakara Health Demographic Surveillance System (HDSS) sites for the period of 1999-2011 and 2002-2012, respectively. Bayesian framework modelling approach using integrated nested laplace approximation (INLA) package in R software was used. The space time models were established to assess the effect of ownership of mosquito net on malaria mortality in 58 villages in the study area. RESULTS: The results show that an increase of 10 % in ownership of mosquito nets at village level had an average of 5.2 % decrease inall age malaria deaths (IRR = 0.948, 95 % CI = 0.917, 0.977) in Rufiji HDSS and 12.1 % decrease in all age malaria deaths (IRR = 0.879, 95 % CI = 0.806, 0.959) in Ifakara HDSS. In children under 5 years, results show an average of 5.4 % decrease of malaria deaths (IRR = 0.946, 95 % CI = 0.909, 0.982) in Rufiji HDSS and 10 % decrease of malaria deaths (IRR = 0.899, 95 % CI = 0.816, 0.995) in Ifakara HDSS. Model comparison show that model with spatial and temporal random effects was the best fitting model compared to other models without spatial and temporal, and with spatial-temporal interaction effects. CONCLUSION: This modelling framework is appropriate and provides useful approaches to understanding the effect of mosquito nets for targeting malaria control intervention. Furthermore, ownership of mosquito nets at household showed a significant impact on malaria mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».