PA-769 Bayesian spatio-temporal analysis of malaria hotspot in Gabon from 2000 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
Background At the local level, malaria transmission persists through hotspots. Besides other known factors, the distribution of malaria hotspots may be shaped by environmental variables. However, research focusing on this aspect has been relatively scarce in Gabon. This underscores the need for further investigations to elucidate the specific environmental factors together with a specific intervention, that may contribute to the distribution of malaria hotspots, taking into account the spatio-temporal effect in Gabon. Methods These data were part of the Demographic Health Survey program from 2000 to 2015. Hotspots of malaria prevalence for cluster of households were identified using the local Getis-Ord Gi* statistic. The effect of covariates on the outcome was assessed using a Bayesian space-time framework with a Binomial model, implemented in the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), using the Stochastic Partial Differential Equations approach (SPDE). Results A total of 316 clusters were initially considered, out of which 257 clusters with known hotspot status were included in the analysis. Among these clusters, approximately thirty percent were persistent hotspot over time and concentrated in rural areas. Using a spatio-temporal model, association between malaria prevalence hotspot variation and two key factors was found: years and rainfall. Each additional year or amount of rainfall was associated with an increase in the odds of hotspot occurrence (adjusted posterior odds ratio [AOR]: 1.32, 95% confidence interval [CI]: 1.03–1.69 and AOR: 1.15, 95% CI: 1.02–1.30, respectively). Furthermore, the analysis found that clusters of households with high insecticide-treated net (ITN) coverage were less likely to be hotspots (0.19 (95% CI: 0.06–0.61)). Conclusion These findings highlight the spatio-temporal dynamics of hotspots and the role of the rainfall, in influencing their occurrence. Moreover, the protective effect of high ITN coverage suggests the importance of targeted interventions in mitigating hotspot formation and malaria transmission.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».