Economic burden of malaria on rural households in Gwanda district, Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malaria is a serious public health problem in sub-Saharan Africa and is a leading cause of morbidity and mortality. AIM: To estimate the economic burden of malaria in rural households. SETTING: The study was conducted in Gwanda district of Matabeleland South in Zimbabwe. A total of five malarious wards and all their households were selected for the study frame, out of which 80 households were chosen using clinic records. METHODS: A retrospective analysis of secondary data and a cross-sectional household survey were conducted to estimate the household economic burden of malaria. Eighty households from five rural wards were identified from the health facility malaria registers and followed up. A household was eligible for inclusion if there had been at least one reported malaria case during the period of 2013-2015. Interviewer administered questionnaires were used to collect household data on economic costs of malaria. RESULTS: Our findings showed that households spent an average of $3.22 and $56.60 for managing an uncomplicated and a complicated malaria episode respectively. A household lost an average of eight productive working days per each malaria episode resulting in an average loss of 24% of the monthly household income. An estimated 35%, mostly poorer households suffered catastrophic health expenditures. CONCLUSION: Malaria imposes significant economic burdens particularly on the poorer and vulnerable households. Although there are no user fees at rural clinics, households incur other costs to manage a malaria patient. These costs are far worse for complicated cases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».