Descriptive Analysis of Malaria Surveillance System Data, Yemen, 2011-2015
Notice bibliographique
Résumé
Background: Malaria remains one of the most serious health problems in Yemen where 68% of population is living in malaria risk areas. An Integrated Malaria Surveillance System (IMSS) was introduced in 2009 to improve reporting. Objective: To describe the epidemiology of malaria and identify groups at risk. Methods: Data for 2011-2015 was obtained from the National Malaria Control Program (NMCP). According to the NMCP Guidelines, confirmed malaria case is defined as a case that is positive by microscopy or rapid test. We calculated incidence rate (IR) by age group, sex, type of plasmodium, seasonality and population at risk using projections from the 2014 Central Statistical Organization data. Results: Although the overall malaria IR dropped from 11/1000 in 2011 to 5 in 2015, the IR among < 5 children increased from 8 to 15/1000 and the percentage of confirmed cases increased from 0.64% to 0.83%. Among pregnant women, the IR increased from 4/1000 in 2011 to 6 in 2014 but decreased to 2 in 2015. Two thirds of malaria cases were reported among males and from the coastal governorates. Plasmodium Falciparum accounted for 99% of cases. Conclusions: Despite IR dropped from 2011 to 2015, such drop might not reflect improvement in control and prevention measures, but could reflects underreporting due to political instability, war situation and poor access to health facilities. Proper targeting especially of coastal areas by insecticide treated bed nets and indoor residual spraying is necessary. Strengthening of surveillance system for high-risk groups i.e. <5 children and pregnant women is recommended. A qualitative research should investigate reasons behind the predominance of malaria among males. Further IMSS evaluation is recommended.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».