Towards malaria elimination in Savannakhet, Lao PDR: mathematical modelling driven strategy design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of Plasmodium falciparum malaria cases around the world has decreased substantially over the last 15 years, but with the spread of resistance against anti-malarial drugs and insecticides, this decline may not continue. There is an urgent need to consider alternative, accelerated strategies to eliminate malaria in countries like Lao PDR, where there are a few remaining endemic areas. A deterministic compartmental modelling tool was used to develop an integrated strategy for P. falciparum elimination in the Savannakhet province of Lao PDR. The model was designed to include key aspects of malaria transmission and integrated control measures, along with a user-friendly interface. RESULTS: Universal coverage was the foundation of the integrated strategy, which took the form of the deployment of community health workers who provided universal access to early diagnosis, treatment and long-lasting insecticidal nets. Acceleration was included as the deployment of three monthly rounds of mass drug administration targeted towards high prevalence villages, with the addition of three monthly doses of the RTS,S vaccine delivered en masse to the same high prevalence sub-population. A booster dose of vaccine was added 1 year later. The surveillance-as-intervention component of the package involved the screening and treatment of individuals entering the simulated population. CONCLUSIONS: In this modelling approach, the sequential introduction of a series of five available interventions in an integrated strategy was predicted to be sufficient to stop malaria transmission within a 3-year period. These interventions comprised universal access to early diagnosis and adequate treatment, improved access to long-lasting insecticidal nets, three monthly rounds of mass drug administration together with RTS,S vaccination followed by a booster dose of vaccine, and screening and treatment of imported cases.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».