Assessing risk factors for malaria and schistosomiasis among children in Misungwi, Tanzania, an area of co-endemicity: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Malaria and schistosomiasis are two major parasitic vector-borne diseases that are a particular threat to young children in Sub-Saharan Africa. In the present study, we investigated factors that are associated with malaria, schistosomiasis, and co-infection among school-aged children, using an explanatory sequential mixed-methods approach. A cross-sectional study was conducted in January 2022 in Misungwi, Tanzania, that sampled 1,122 children aged 5 to 14 years old for malaria and schistosomiasis infection. Mixed-effect logistic regression models were used to assess the association between infection prevalence or seroprevalence, and environmental determinants that create favorable conditions for vectors and parasites and social determinants that relate to disease exposure. Community mapping combined with direct field observations were conducted in August 2022 in three selected villages from the cross-sectional study to understand specific water use behaviors and to identify potential malaria mosquito larval breeding sites and freshwater snail habitat. The prevalence of malaria, seroprevalence of schistosomiasis, and co-infection in this study were 40.4%, 94.3%, and 38.1%, respectively. Individual-level factors emerged as the primary determinants driving the association with infection, with age (every one-year increase in age) and sex (boys vs girls) being statistically and positively associated with malaria, schistosomiasis, and co-infection (P<0.05 for all). Community maps identified many unimproved water sources in all three villages that were used by humans, cattle, or both. We found that children primarily fetched water, and that unprotected wells were dedicated for drinking water whereas ponds were dedicated for other domestic uses and cattle. Although not identified in the community maps, we found hand pumps in all three villages were not in use because of unpleasant taste and high cost. This study improves our understanding of individual, social and environmental factors that are associated with malaria, schistosomiasis, and co-infection, which can inform potential entry points for integrated disease prevention and control.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».