Epidemiologi Kasus Malaria Terkonfirmasi Positif di Kabupaten Muna
Notice bibliographique
Résumé
<p><em><span lang="EN-US">Malaria is one of the most common mosquito-borne infectious diseases in the world. Globally, deaths due to malaria infection reported in 2019 amounted to 405,000 deaths with a total number of sufferers of around 228 million cases. Although malaria cases have continued to decline in the last five years, including in Southeast Sulawesi Province, there are still regencies/cities in Southeast Sulawesi that have not been free from malaria. Therefore this disease continues to be a burden of pain. This study is a descriptive study using secondary data on positive confirmed malaria cases from the Southeast Sulawesi Provincial Health Office.This study aims to describe malaria cases in Muna Regency during the period from 2016 to 2020 based on epidemiological variables, namely people and time. The results showed that positive confirmed malaria cases in Muna Regency from 2016 to 2020 showed a significant decline. From the people variable, the majority 56.95% of positive confirmed malaria cases were men and only 43.05% were women. Meanwhile, based on the time in five years of observation, the highest prevalence of confirmed positive malaria occurred in 2016 and the lowest in 2020. Malaria prevention and control programs need to be carried out strictly to reduce morbidity and achieve malaria elimination programs in Muna Regency</span></em></p><p><strong><em>Key words</em></strong><em>: Malaria, confirmed positive, people, time. </em><em></em></p><p><em><br /></em></p>
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».