East Africa International Center of Excellence for Malaria Research: Impact on Malaria Policy in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Malaria is the leading cause of disease burden in sub-Saharan Africa. In 2010, the East Africa International Center of Excellence for Malaria Research, also known as the Program for Resistance, Immunology, Surveillance, and Modeling of Malaria (PRISM), was established to provide a comprehensive approach to malaria surveillance in Uganda. We instituted cohort studies and a robust malaria and entomological surveillance network at selected public health facilities that have provided a platform for monitoring trends in malaria morbidity and mortality, tracking the impact of malaria control interventions (indoor residual spraying of insecticide [IRS], use of long-lasting insecticidal nets [LLINs], and case management with artemisinin-based combination therapies [ACTs]), as well as monitoring of antimalarial drug and insecticide resistance. PRISM studies have informed Uganda's malaria treatment policies, guided selection of LLINs for national distribution campaigns, and revealed widespread pyrethroid resistance, which led to changes in insecticides delivered through IRS. Our continuous engagement and interaction with policy makers at the Ugandan Ministry of Health have enabled PRISM to share evidence, best practices, and lessons learned with key malaria stakeholders, participate in malaria control program reviews, and contribute to malaria policy and national guidelines. Here, we present an overview of interactions between PRISM team members and Ugandan policy makers to demonstrate how PRISM's research has influenced malaria policy and control in Uganda.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».