Epidemiology of Malaria in East Nusa Tenggara Province in Indonesia: Protocol for a Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malaria is a global pandemic that results in approximately 228 million cases globally; 3.5% of these cases are in Southeast Asian countries, including Indonesia. Following the World Health Organization (WHO) initiative, Indonesia is in the process of achieving malaria-free zone status by 2030. However, the eastern part of Indonesia, including the East Nusa Tenggara Province (ENTP), still has a disproportionately high rate of malaria. OBJECTIVE: The aims of this cross-sectional study are to determine the awareness and knowledge, attitude, and practice toward various aspects of malaria among rural adults and their associated factors, including sociodemographic factors and ethnicities; assess the gap between coverage of, access to, and use of long-lasting insecticide-treated nets (LLINs) among the households; estimate the prevalence of and factors associated with malaria in rural adults; and develop a risk prediction model for malaria. METHODS: A multistage cluster sampling procedure with a systematic random sampling procedure at cluster level 4 was applied to recruit 1503 adults aged 18 years or older from the ENTP. Each participant participated in a face-to-face interview to assess their awareness and knowledge, attitude, and practice toward aspects of malaria, practices of sleeping under LLINs, and history of malaria. Information on sociodemographic, environmental, and lifestyle factors was also documented. The proportion of knowledge, attitude, and practice toward aspects of malaria and their variations across different sociodemographic and ethnic groups will be analyzed using descriptive statistics and chi-square tests. Coverage and access to LLINs will be evaluated based on the WHO recommendations. Malaria risk factors will be analyzed using logistic regression. Multilevel logistic regression will be applied to estimate the risk score for malaria. RESULTS: Of the total participants, 99.46% (1495/1503) of rural adults from 49 villages in the ENTP participated in a face-to-face interview from October to December 2019. The study results are expected to be published in peer-reviewed journals. CONCLUSIONS: The best malaria risk prediction model will be developed in this study. In this protocol, we developed a methodology to provide new evidence to guide health policy in supporting the ENTP government's expectation to achieve the malaria-free rating by 2030. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/23545.
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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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,007 |
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 ».