Geographical and temporal variation in reduction of malaria infection among children under 5 years of age throughout Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Global progress in reducing malaria has stalled since 2015. Analysis of the situation is particularly needed in Nigeria, the country with by far the largest share of the burden, where approximately a quarter of all cases in the world are estimated to occur. Methods We analysed data from three nationwide surveys (Malaria Indicator Surveys in 2010 and 2015 and a National Demographic and Health Survey in 2018), with malaria parasite prevalence in children under 5 years of age determined by sampling from all 36 states of Nigeria, and blood slide microscopy performed in the same accredited laboratory for all samples. Changes over time were evaluated by calculating prevalence ratio (PR) values with 95% CIs for each state, together with Mantel-Haenszel-adjusted PRs (PR adj ) for each of the six major geopolitical zones of the country. Results Between 2010 and 2018, there were significant reductions in parasite prevalence in 25 states, but not in the remaining 11 states. Prevalence decreased most in southern zones of the country (South West PR adj =0.53; South East PR adj =0.59; South South PR adj =0.51) and the North Central zone (PR adj =0.36). Changes in the north were less marked, but were significant and indicated overall reductions by more than 20% (North-West PR adj =0.74; North East PR adj =0.70). Changes in the south occurred mostly between 2010 and 2015, whereas those in the north were more gradual and most continued after 2015. Recent changes were not correlated with survey-reported variation in use of preventive measures. Conclusion Reductions in malaria infection in children under 5 have occurred in most individual states in Nigeria since 2010, but substantial geographical variation in the timing and extent indicate challenges to be overcome to enable global malaria reduction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».