Quantifying and characterizing hourly human exposure to malaria vectors bites in rural southwest Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To sustain the efficacy of malaria vector control, the World Health Organization (WHO) recommends the combination of effective tools. Before designing and implementing additional strategies in any setting, it is critical to monitor or predict when and where transmission occurs. However, to date, very few studies have quantified the behavioural interactions between humans and Anopheles vectors. Here, we characterized residual transmission in a rural area of Burkina Faso where long lasting insecticidal nets (LLIN) are widely used. Methods We analysed data on both human and malaria vectors behaviours from 27 villages to measure hourly human exposure to vector bites in dry and rainy seasons using mathematical models. We estimated the protective efficacy of LLINs and characterised where (indoors vs . outdoors) and when both LLIN users and non-users were exposed to vector bites. Results The percentage of the population who declared sleeping under a LLIN the previous night was very high regardless of the season, with an average LLIN use ranging from 92.43% to 99.89%. The use of LLIN provided > 80% protection against exposure to vector bites. The proportion of exposure for LLIN users was 29-57% after 05:00 and 0.05-12 % before 20:00. More than 80% of exposure occurred indoors for LLIN users and the estimate reached 90% for children under five years old in the dry cold season. Conclusions This study supports the current use of LLIN as a primary malaria vector control tool. It also emphasises the need to complement LLIN with indoor-implemented measures such as indoor residual spraying (IRS) and/or house improvement to effectively combat malaria in the rural area of Diébougou. Furthermore, malaria elimination programmes would also require strategies that target outdoor biting vectors to be successful in the area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».