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Enregistrement W3006526065 · doi:10.1038/s41598-020-58899-3

Bayesian Spatiotemporal Modeling of Routinely Collected Data to Assess the Effect of Health Programs in Malaria Incidence During Pregnancy in Burkina Faso

2020· article· en· W3006526065 sur OpenAlexaff
Toussaint Rouamba, Sékou Samadoulougou, Halidou Tinto, Victor A. Alegana, Fati Kirakoya‐Samadoulougou

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésMalariaEnvironmental healthPsychological interventionIncidence (geometry)GeographyCovariateScale (ratio)MedicineDemographyCartographyComputer scienceMachine learningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Control of malaria in pregnancy (MiP) remains a major challenge in Burkina Faso. Surveillance of the burden due to MiP based on routinely collected data at a fine-scale level, followed by an appropriate analysis and interpretation, may be crucial for evaluating and improving the effectiveness of existing control measures. We described the spatio-temporal dynamics of MiP at the community-level and assessed health program effects, mainly community-based health promotion, results-based financing, and intermittent-preventive-treatment with sulphadoxine-pyrimethamine (IPTp-SP). Community-aggregated monthly MiP cases were downloaded from Health Management Information System and combined with covariates from other sources. The MiP spatio-temporal pattern was decomposed into three components: overall spatial and temporal trends and space-time interaction. Bayesian hierarchical spatio-temporal Poisson models were used to fit the MiP incidence rate and assess health program effects. The overall annual incidence increased between 2015 and 2017. The findings reveal spatio-temporal heterogenicity throughout the year, which peaked during rainy season. From the model without covariates, 96 communities located mainly in the Cascades, South-West, Center-West, Center-East, and Eastern regions, exhibited significant relative-risk levels. The combined effect (significant reducing effect) of RBF, health promotion and IPTp-SP strategies was greatest in 17.7% (17/96) of high burden malaria communities. Despite intensification of control efforts, MiP remains high at the community-scale. The provided risk maps are useful tools for highlighting areas where interventions should be optimized, particularly in high-risk communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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