Malaria incidence trends and their association with climatic variables in rural Gwanda, Zimbabwe, 2005–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malaria is a public health problem in Zimbabwe. Although many studies have indicated that climate change may influence the distribution of malaria, there is paucity of information on its trends and association with climatic variables in Zimbabwe. To address this shortfall, the trends of malaria incidence and its interaction with climatic variables in rural Gwanda, Zimbabwe for the period January 2005 to April 2015 was assessed. METHODS: Retrospective data analysis of reported cases of malaria in three selected Gwanda district rural wards (Buvuma, Ntalale and Selonga) was carried out. Data on malaria cases was collected from the district health information system and ward clinics while data on precipitation and temperature were obtained from the climate hazards group infrared precipitation with station data (CHIRPS) database and the moderate resolution imaging spectro-radiometer (MODIS) satellite data, respectively. Distributed lag non-linear models (DLNLM) were used to determine the temporal lagged association between monthly malaria incidence and monthly climatic variables. RESULTS: There were 246 confirmed malaria cases in the three wards with a mean incidence of 0.16/1000 population/month. The majority of malaria cases (95%) occurred in the > 5 years age category. The results showed no correlation between trends of clinical malaria (unconfirmed) and confirmed malaria cases in all the three study wards. There was a significant association between malaria incidence and the climatic variables in Buvuma and Selonga wards at specific lag periods. In Ntalale ward, only precipitation (1- and 3-month lag) and mean temperature (1- and 2-month lag) were significantly associated with incidence at specific lag periods (p < 0.05). DLNM results suggest a key risk period in current month, based on key climatic conditions in the 1-4 month period prior. CONCLUSIONS: As the period of high malaria risk is associated with precipitation and temperature at 1-4 month prior in a seasonal cycle, intensifying malaria control activities over this period will likely contribute to lowering the seasonal malaria incidence.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».