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Enregistrement W3163378668 · doi:10.21203/rs.3.rs-419833/v1

Determinants of arbovirus vector density as a measure of transmission risk in regions of recent Zika virus introduction in the Americas

2021· preprint· en· W3163378668 sur OpenAlexafffund
Benoit Talbot, Beate Sander, Varsovia Cevallos, Camila González, Denisse Benítez, Claudio Carissimo, María Cristina Ferro, Neris Gauto, Sergio Litwiñiuk, Karen M. Lopez, Mario Ortiz, Patricio Ponce, Stephany D. Villota, Fabian Zelaya, Mauricio Espinel, Marcos Miretti, Manisha A. Kulkarni

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensYork UniversityUniversity Health NetworkUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésArbovirusZika virusVector (molecular biology)Transmission (telecommunications)Measure (data warehouse)VirologyGeographyBiologyVirusComputer scienceData miningTelecommunicationsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The global impact of Zika virus in Latin America and the Caribbean has drawn renewed attention to circulating mosquito-borne viruses in this region, such as dengue and chikungunya. Our objective was to assess socio-ecological factors associated with Aedes mosquito vector density as a measure of arboviral transmission risk in three cities of potential recent Zika virus introduction: Ibagué, Colombia; Manta, Ecuador; and Posadas, Argentina, in order to inform disease mitigation strategies. Methods We monitored Aedes mosquito populations over 12 months starting in 2018 in a total of 1,086 randomly selected households, using indoor and peridomestic mosquito collection methods. For each sampled household, we collected socio-economic data using structured questionnaires and data on microenvironmental conditions using iButton data loggers. Results A total of 3,230 female Aedes mosquitoes were collected, of which 99.8% were Ae. aegypti and 0.2% were Ae. albopictus. Mean female Aedes spp. mosquito abundance per household was 1.71. We modeled the interaction between neighborhood and household wealth profiles, and found significantly lower Aedes density in highest compared to lowest and middle wealth households, although the effect differed by level of neighborhood wealth. We used mixed-effects Poisson regression analyses to identify predictors of Aedes density, using month, neighborhood, and country as random-effect variables. Across study sites, the number of household occupants (Incidence rate ratio, IRR = 1.08), presence of entry points for mosquitoes into the household (IRR = 1.51), and presence of decorative vegetation (IRR = 1.52) were associated with higher Aedes density; while being in the highest wealth tertile of household wealth (IRR = 0.78), knowledge of how arboviruses are transmitted (IRR = 0.94) and regular emptying of water containers by occupants (IRR = 0.79) were associated with lower Aedes density. Conclusions Our study addresses the complexities of arbovirus vectors of global significance at the interface between society and the environment. Our results point to several determinants of Aedes mosquito vector density in countries with co-circulation of multiple Aedes-borne viruses, and could help us identify targets of practical intervention for disease prevention and control.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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