Author response: Coverage and system efficiencies of insecticide-treated nets in Africa from 2000 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
Malaria is a major cause of death in many parts of the world, especially in sub-Saharan Africa. Recently, there has been a renewed emphasis on using preventive measures to reduce the deaths and illnesses caused by malaria. Insecticide-treated nets are the most prominent preventive measure used in areas where malaria is particularly common. However, despite huge international efforts to send enough nets to the regions that need them, the processes of delivering and distributing the nets are inefficient. This problem is compounded by the fact that little information is available on how many nets people actually own and use within each country.` Bhatt et al. have now created a mathematical model that describes the use and distribution of nets across Africa since 2000. This is based on data collected from national surveys and reports on the delivery and distribution of the nets. The model estimates that in 2013, only 43% of people at risk of malaria slept under a net. Furthermore, 21% of new nets were allocated to households that already had enough nets, an inefficiency that has worsened over the years. Nets are also lost from households much more rapidly than previously thought. It’s currently estimated that 920 million additional nets are required to ensure that everyone at risk from malaria in Africa is adequately protected. However, Bhatt et al.’s model suggests that given the current inefficiencies in net distribution, the extra nets would in reality protect a much smaller proportion of the population. Taking measures to more effectively target the nets to the households that need them could improve this coverage level to 95% of the population. The next challenge is to devise distribution strategies to send nets to where they are most needed.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,015 |
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 ».