Nets versus spraying: A spatial modelling approach reveals indoor residual spraying targets Anopheles mosquito habitats better than mosquito nets in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
The global implementation of malaria interventions has averted hundreds of millions of clinical malaria cases in the last decade. This study assesses predicted Anopheles mosquito distributions across the United Republic of Tanzania before large-scale insecticide-treated net (ITN) rollouts and indoor residual spraying (IRS) initiatives to determine whether mosquito net usage by children under the age of five and IRS are targeted to areas where historical evidence indicates mosquitoes thrive. Demographic and Health Surveys data from 2011-2012 and 2015-2016 include detailed measurements of mosquito net and IRS use across Tanzania. Anopheline data are far less intensively collected, but we constructed a Maxent-built baseline mosquito habitat suitability (MHS) map (AUC = 0.872) with Tanzanian Anopheles occurrence records from 1999-2003. This MHS model was tested against independently-observed georeferenced Plasmodium falciparum cases from the Malaria Atlas Project, with ~87% of cases from 1999-2003 (n = 107) and ~84% of cases from 1985-2012 (n = 919) occurring in areas of high predicted suitability for mosquitoes. We compared the validated MHS with subsequent malaria interventions using mixed effects logistic regression. Specifically, we assessed whether Anopheles habitat suitability related to the frequency that ≥1 child in a household reportedly slept under a mosquito net when that intervention later became widely available, and whether IRS was reportedly applied to dwellings over a one-year period. There was no evidence that mosquito net use the night before the survey related to MHS from 2011-2012 and marginally significant evidence (p<0.05) from 2015-2016 (β = 1.466, 95% C.I. = 0.848-2.103, marginal R2 = 0.020, respectively). However, the likelihood of IRS treatments rose relatively strongly in the 12 months prior to both surveys (β = 13.466, 95% C.I. = 10.488-16.456, marginal R2 = 0.144, and β = 6.817, 95% C.I. = 5.439-8.303, marginal R2 = 0.136, respectively). IRS treatments have therefore been targeted more effectively than mosquito nets toward areas where anopheline habitat suitability was previously found to be high.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».