Impact of COVID-19 on routine malaria indicators in rural Uganda: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In March 2020, the government of Uganda implemented a strict lockdown policy in response to the COVID-19 pandemic. Interrupted time series analysis (ITSA) was performed to assess whether major changes in outpatient attendance, malaria burden, and case management occurred after the onset of the COVID-19 epidemic in rural Uganda. METHODS: Individual level data from all outpatient visits collected from April 2017 to March 2021 at 17 facilities were analysed. Outcomes included total outpatient visits, malaria cases, non-malarial visits, proportion of patients with suspected malaria, proportion of patients tested using rapid diagnostic tests (RDTs), and proportion of malaria cases prescribed artemether-lumefantrine (AL). Poisson regression with generalized estimating equations and fractional regression was used to model count and proportion outcomes, respectively. Pre-COVID trends (April 2017-March 2020) were used to predict the'expected' trend in the absence of COVID-19 introduction. Effects of COVID-19 were estimated over two six-month COVID-19 time periods (April 2020-September 2020 and October 2020-March 2021) by dividing observed values by expected values, and expressed as ratios. RESULTS: A total of 1,442,737 outpatient visits were recorded. Malaria was suspected in 55.3% of visits and 98.8% of these had a malaria diagnostic test performed. ITSA showed no differences between observed and expected total outpatient visits, malaria cases, non-malarial visits, or proportion of visits with suspected malaria after COVID-19 onset. However, in the second six months of the COVID-19 time period, there was a smaller mean proportion of patients tested with RDTs compared to expected (relative prevalence ratio (RPR) = 0.87, CI (0.78-0.97)) and a smaller mean proportion of malaria cases prescribed AL (RPR = 0.94, CI (0.90-0.99)). CONCLUSIONS: In the first year after the COVID-19 pandemic arrived in Uganda, there were no major effects on malaria disease burden and indicators of case management at these 17 rural health facilities, except for a modest decrease in the proportion of RDTs used for malaria diagnosis and the mean proportion of malaria cases prescribed AL in the second half of the COVID-19 pandemic year. Continued surveillance will be essential to monitor for changes in trends in malaria indicators so that Uganda can quickly and flexibly respond to challenges imposed by COVID-19.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,015 | 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 ».