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Enregistrement W2760417774 · doi:10.1186/s12936-017-2036-0

Malaria incidence trends and their association with climatic variables in rural Gwanda, Zimbabwe, 2005–2015

2017· article· en· W2760417774 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMalaria Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthern African Science Service Centre for Climate Change and Adaptive Land ManagementInyuvesi Yakwazulu-NataliInternational Development Research CentreUNICEF
Mots-clésMalariaIncidence (geometry)Public healthPopulationEnvironmental healthDemographyMedicineGeographyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle