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Enregistrement W4312281222 · doi:10.35898/ghmj-41578

Global Health Initiatives to Reduce Malaria Morbidity in School-aged Children

2020· article· en· W4312281222 sur OpenAlexaff
Andrew Macnab

Notice bibliographique

RevueGHMJ (Global Health Management Journal) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversiteit Stellenbosch
Mots-clésMalariaMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)Intensive care medicineAbsenteeismHealth careNursingPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To review global initiatives to reduce the burden of disease from malaria on school-aged children. The focus is on approaches with potential to reduce mortality and morbidity, improve the health and ability of children to attend school, avoid malaria impacting their potential academic achievement, and minimize the risk of short- and long-term cognitive impairment. Methods: Literature searches using defined terms related to malaria and education, and a scoping review of the key literature selected, to provide a narrative summary of the challenges and potential solutions identified. Results: There is robust evidence that school-aged children are particularly vulnerable to malaria, and need special measures to protect them; calls are widespread for better diagnostic approaches and program innovation because of current levels of malaria-related morbidity and mortality. School-based programs that educate children broadly on causation, prevention and care required can improve access to timely diagnosis and treatment; however, currently national malaria control interventions do not specifically target school-age children. The literature describes intervention strategies that include seasonal chemoprophylaxis, intermittent protective treatment and antimalarial therapy linked to mass drug administration for neglected tropical diseases. Recently, a community participatory intervention model based on WHO-endorsed diagnostic and treatment principles has taught teachers to screen all children sick at school using rapid point-of-care diagnostic testing and treat promptly with Artemesinin combination therapy; morbidity and absenteeism are significantly reduced. There is no consensus on the optimal intervention strategy; approaches will need to vary, but evidence of ‘what works and why' exists to guide constructive implementation measures in each endemic region. Conclusion: Malaria exemplifies how health inequity negatively impacts a child's health and ability to benefit from education, yet simple and effective school-based approaches exist that positively impact morbidity, provide access to WHO-endorsed diagnosis and treatment, are applicable worldwide and can increase the capacity of children to learn. Keywords: Absenteeism; Artemesinin Combination Therapy; Cognitive Impairment; Intermitient Protective Treatment; Rapid Diagnostic Testing; Seasonal Malaria Chemoprophylaxis; Teachers Received: 14 May 2020 Reviewed: 14 June 2020 Revised: 28 June 2020 Accepted: 28 June 2020 DOI: 10.35898/ghmj-41578

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,353 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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