Rectal artesunate for severe malaria, implementation research, Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine whether the positive results of a single-district pilot project focused on rectal artesunate administration at the community level in Zambia could be replicated on a larger scale. Methods: In partnership with government, in 10 rural districts during 2018-2021 we: (i) trained community health volunteers to administer rectal artesunate to children with suspected severe malaria and refer them to a health facility; (ii) supported communities to establish emergency transport, food banks and emergency savings to reduce referral delays; (iii) ensured adequate drug supplies; (iv) trained health workers to treat severe malaria with injectable artesunate; and (v) monitored severe malaria cases and associated deaths via surveys, health facility data and a community monitoring system. Results: Intervention communities accessed quality-assured rectal artesunate from trained community health volunteers, and follow-on treatment for severe malaria from health workers. Based on formal data from the health management information system, reported deaths from severe malaria reduced significantly from 3.1% (22/699; 95% confidence interval, CI: 2.0-4.2) to 0.5% (2/365; 95% CI: 0.0-1.1) in two demonstration districts, and from 6.2% (14/225; 95% CI: 3.6-8.8) to 0.6% (2/321; 95% CI: 0.0-1.3) in eight scale-up districts. Conclusion: Despite the effects of the coronavirus disease, our results confirmed that pre-referral rectal artesunate administered by community health volunteers can be an effective intervention for severe malaria among young children. Our results strengthen the case for wider expansion of the pre-referral treatment in Zambia and elsewhere when combined with supporting interventions.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».