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Enregistrement W4289730895 · doi:10.3389/fepid.2022.934557

Remote bednet use monitoring to describe patterns of use and exposure to female Anopheles mosquitoes in an Ugandan cohort

2022· article· en· W4289730895 sur OpenAlexfundno aff
Paul J. Krezanoski, John Rek, Alex Musiime, Geoffrey Otto, Patrick Kyagamba, Jackson Asiimwe Rwatooro, Kelly Kaiser Walters, Alina Romanel, Emmanuel Arinaitwe, Joaniter I. Nankabirwa, Chris Drakeley, Moses R. Kamya, Grant Dorsey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Epidemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesFogarty International CenterNational Institutes of HealthInternational Development Research Centre
Mots-clésMalariaCohortMedicineMosquito controlAnophelesEnvironmental healthDemographyToxicologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Long lasting insecticide-treated bednets (LLINs) are the most widely used tool for preventing malaria. There has been a plateau in progress in the highest burden African countries since 2015, leading to questions about the effectiveness of LLINs. In this study, remote LLIN use monitors were deployed in a cohort in Eastern Uganda to explore how LLIN use interacts with mosquito exposure. Methods The SmartNet study included 20 households from May to October 2019. SmartNet devices recorded, every 15 min, whether an LLIN was unfurled or folded up. Unannounced visits were used to assess SmartNet accuracy. Risk factors associated with poor LLIN use were assessed using generalized linear equations. Female Anopheles exposure was estimated by combining hourly probabilities of exposure from human landing catches and measures of density from biweekly CDC light traps in participants rooms. Mosquito exposure averted by LLINs was quantified using SmartNet measurements and age-related differences were estimated using generalized linear equations, adjusting for relevant covariates and household clustering. Results 96 individuals contributed 5,640 SmartNet observation nights. In 126 unannounced visits, SmartNet had an area under the curve of 0.869 in classifying whether the LLIN was up or down. The rate of non-use was 13.5% of nights (95% CI: 12.6–14.3%). Compared to children under 5, non-use was 1.8 times higher (95% CI: 1.6–2.1; p < 0.001) in children 5–15 years and 2.6 times higher (95% CI: 2.2–3.1; p < 0.001) in participants aged 15– <30years. There was no difference between children under 5 years and adults > 30 years. LLIN use averted 50.3% of female Anopheles mosquito exposure (95% CI: 40.0–60.0%), with decreasing point estimates of efficacy across age groups: from 61.7% (95% CI: 42.6–80.7%) in children under 5 years to 48.0% (95% CI: 29.1–66.8%) in adults over 30. Conclusions Objective monitors are accurate and can feasibly be deployed to obtain data about LLIN use. LLINs provided protection from only 50% of female Anopheles mosquito exposure in this cohort and protection was dependent upon age. In assessing the role of LLINs in malaria prevention it is crucial to consider the dynamics between mosquito exposure and LLIN use behaviors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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