MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3199161621 · doi:10.1186/s13071-021-04984-z

Determinants of Aedes mosquito density as an indicator of arbovirus transmission risk in three sites affected by co-circulation of globally spreading arboviruses in Colombia, Ecuador and Argentina

2021· article· en· W3199161621 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

RevueParasites & Vectors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensYork UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalOttawa Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésArbovirusBiologyParasitologyEntomologyAedes aegyptiAedesTransmission (telecommunications)Dengue feverYellow feverCirculation (fluid dynamics)Arbovirus InfectionsAnophelesMalariaVirologyEcologyZoologyImmunologyVirusLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global impact of Zika virus in Latin America 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 arbovirus transmission risk in three cities of potentially recent Zika virus introduction: Ibagué, Colombia; Manta, Ecuador; and Posadas, Argentina, in order to inform disease mitigation strategies. METHODS: We sampled Aedes mosquito populations in a total of 1086 households, using indoor and peridomestic mosquito collection methods, including light traps, resting traps, traps equipped with chemical attractant and aspirators. 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 3230 female Aedes mosquitoes were collected, of which 99.8% were Aedes aegypti and 0.2% were Aedes albopictus. Mean female Aedes mosquito density per household was 1.71 (standard deviation: 2.84). We used mixed-effects generalized linear Poisson regression analyses to identify predictors of Aedes density, using month, neighborhood and country as random-effects variables. Across study sites, the number of household occupants [incidence rate ratio (IRR): 1.08, 95% confidence interval (CI): 1.01-1.14], presence of entry points for mosquitoes into the household (IRR: 1.51, 95% CI: 1.30-1.76) and presence of decorative vegetation (IRR: 1.52, 95% CI: 1.22-1.88) were associated with higher Aedes density; while being in the highest wealth tertile of household wealth (IRR: 0.78, 95% CI: 0.66-0.92), knowledge of how arboviruses are transmitted (IRR: 0.94, 95% CI: 0.89-1.00) and regular emptying of water containers by occupants (IRR: 0.79, 95% CI: 0.67-0.92) were associated with lower Aedes density. CONCLUSIONS: Our study addresses the complexities of arbovirus vectors of global significance at the interface between human and mosquito populations. Our results point to several predictors of Aedes mosquito vector density in countries with co-circulation of multiple Aedes-borne viruses, and point to modifiable risk factors that may be useful 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueParasites & VectorsMême sujetMosquito-borne diseases and controlTravaux en français237 207