Geo-spatial factors associated with infection risk among young children in rural Ghana: a secondary spatial analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining the spatial patterns of infection among young children living in a malaria-endemic area may provide a means of locating high-risk populations who could benefit from additional resources for treatment and improved access to healthcare. The objective of this secondary analysis of baseline data from a cluster-randomized trial among 1943 young Ghanaian children (6-35 months of age) was to determine the geo-spatial factors associated with malaria and non-malaria infection status. METHODS: Spatial analyses were conducted using a generalized linear geostatistical model with a Matern spatial correlation function and four definitions of infection status using different combinations of inflammation (C-reactive protein, CRP > 5 mg/L) and malaria parasitaemia (with or without fever). Potentially informative variables were included in a final model through a series of modelling steps, including: individual-level variables (Model 1); household-level variables (Model 2); and, satellite-derived spatial variables (Model 3). A final (Model 4) and maximal model (Model 5) included a set of selected covariates from Models 1 to 3. RESULTS: The final models indicated that children with inflammation (CRP > 5 mg/L) and/or any evidence of malaria parasitaemia at baseline were more likely to be under 2 years of age, stunted, wasted, live further from a health facility, live at a lower elevation, have less educated mothers, and higher ferritin concentrations (corrected for inflammation) compared to children without inflammation or parasitaemia. Similar results were found when infection was defined as clinical malaria or parasitaemia with/without fever (definitions 3 and 4). Conversely, when infection was defined using CRP only, all covariates were non-significant with the exception of baseline ferritin concentration. In Model 5, all infection definitions that included parasitaemia demonstrated a significant interaction between normalized difference vegetation index and land cover type. Maps of the predicted infection probabilities and spatial random effect showed defined high- and low-risk areas that tended to coincide with elevation and cluster around villages. CONCLUSIONS: The risk of infection among young children in a malaria-endemic area may have a predictable spatial pattern which is associated with geographical characteristics, such as elevation and distance to a health facility. Original trial registration clinicaltrials.gov (NCT01001871).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».