Housing structure including the surrounding environment as a risk factor for visceral leishmaniasis transmission in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Visceral leishmaniasis (VL) in Nepal is found in 61 out of 75 districts including areas previously listed as non- endemic. This study focused on the role of housing conditions and its immediate environment in VL transmission, to limit future transmissions, ensure sustainable vector control and support the VL elimination program. The objective was to explore the risk factors in rural housing-and land lot typologies contributing to clinical VL occurrence and transmission. Housing structures and land lots were examined based on characteristics as risk factors of VL transmission in a case-control analysis. VL cases from 2013-2017 were identified based on the existing database from the Epidemiology and Disease Control Division and District Public Health Office from the plain Terai area (Morang, and Saptari districts) and hilly area (Palpa district) of Nepal. Two hundred and three built environments were analyzed (66 cases and 137 controls). Inferential statistics and logistic regression analysis were performed to determine the association of risk factors with VL. The risk factors with the highest odds of VL were: bamboo walls (adjusted odds ratio (AOR)- 8.1, 95% CI 2.40-27.63, p = 0.001), walls made of leaves/branches (AOR- 3.0, 95% CI 0.84-10.93, p = 0.090), cracks in bedroom walls (AOR- 2.9, 95% CI 0.93-9.19, p = 0.065), and placing sacks near sleeping areas (AOR- 19.2, 95% CI 4.06-90.46, p <0.001). Significant outdoor factors were: lots with Kadam trees (AOR- 12.7, 95% CI 3.28-49.09, p <0.001), open ground-outdoor toilets (AOR- 9.3, 95% CI 2.14-369.85, p = 0.003), moisture in outdoor toilet sheds (AOR- 18.09, 95% CI 7.25-451.01, p = 0.002), nearby- open land (AOR- 36.8, 95% CI 3.14-430.98, p = 0.004), moisture inside animal sheds (AOR- 6.9, 95% CI 1.82-26.66, p = 0.005), and surrounding animals/animals wastes particularly goats (AOR- 3.5, 95% CI 1.09-10.94, p = 0.036). Certain housing and surrounding environmental conditions and characteristics are risk factors for VL. Hence, elimination and educational programs should include the focus on housing improvement and avoidance of risk factors. Longitudinal interventional studies are required to document temporal relationships and whether interventions on these factors will have an impact on Leishmania transmission or burden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».