Use and disuse of malaria bed nets in an internally displaced persons camp in the Democratic Republic of the Congo: A mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Malaria is a major cause of morbidity and mortality among displaced populations in tropical zones. Bed nets are widely used to prevent malaria; however, few data are available on bed net distribution within displaced populations. METHODS: Mixed methods study in a single internally displaced persons (IDP) camp and neighboring community in Eastern Democratic Republic of the Congo (DRC). Qualitative data (focus group discussions, FGDs) and quantitative data (door-to-door survey and individual testing using malaria rapid diagnostic test, RDT) were collected. RESULTS: Ten FGDs were conducted with 55 individuals. Although malaria was widely recognized as a significant threat and bed nets were freely distributed in the camp, many households did not own or use them. IDPs converged on the following reasons for low bed net ownership and use: inconvenience of net installation and sale of nets to meet immediate needs such as food. One hundred households, comprised of 411 individuals, were surveyed in Birambizo. The burden of malaria was high (45/78 (58%) of children <5 were positive for malaria by RDT) and bed net utilization was low (29/100 (29%) households owned a bed net, and 85/411 (20%) individuals slept under a bed net the previous night). Children <5 were more likely to use a bed net than older children or adults (OR 3.4 (95%CI 2.0-5.8), p<0.0001). Compared to 29 bed nets currently in use by study participants, 146 bed nets had been sold (82%) or exchanged (18%) either in the camp (27%) or in the neighbouring village market (73%). CONCLUSIONS: Qualitative descriptions and quantitative analysis revealed pragmatic barriers to bed net usage and widespread sale of freely distributed bed nets within IDP camps, despite a high burden of malaria. Additional strategies, beyond bed net distribution, are warranted to combat malaria in vulnerable and hard-to-reach population.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».