Incidence, prevalence and mortality rates of malaria in Ethiopia from 1990 to 2015: analysis of the global burden of diseases 2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Ethiopia there is no complete registration system to measure disease burden and risk factors accurately. In this study, the 2015 global burden of diseases, injuries and risk factors (GBD) data were used to analyse the incidence, prevalence and mortality rates of malaria in Ethiopia over the last 25 years. METHODS: GBD 2015 used verbal autopsy surveys, reports, and published scientific articles to estimate the burden of malaria in Ethiopia. Age and gender-specific causes of death for malaria were estimated using cause of death ensemble modelling. RESULTS: The number of new cases of malaria declined from 2.8 million [95% uncertainty interval (UI) 1.4-4.5 million] in 1990 to 621,345 (95% UI 462,230-797,442) in 2015. Malaria caused an estimated 30,323 deaths (95% UI 11,533.3-61,215.3) in 1990 and 1561 deaths (95% UI 752.8-2660.5) in 2015, a 94.8% reduction over the 25 years. Age-standardized mortality rate of malaria has declined by 96.5% between 1990 and 2015 with an annual rate of change of 13.4%. Age-standardized malaria incidence rate among all ages and gender declined by 88.7% between 1990 and 2015. The number of disability-adjusted life years lost (DALY) due to malaria decreased from 2.2 million (95% UI 0.76-4.7 million) in 1990 to 0.18 million (95% UI 0.12-0.26 million) in 2015, with a total reduction 91.7%. Similarly, age-standardized DALY rate declined by 94.8% during the same period. CONCLUSIONS: Ethiopia has achieved a 50% reduction target of malaria of the millennium development goals. The country should strengthen its malaria control and treatment strategies to achieve the sustainable development goals.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».