An empirical analysis of the effects of schistosomiasis and lymphatic filariasis on macroeconomic output in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Background Schistosomiasis and Lymphatic Filariasis (LF) are endemic in Ghana. These diseases cause significant morbidity and disability which can adversely affect the participation of affected persons and their families in economic activities, resulting in reduced economic output at the macrolevel. This study, therefore aims to provide the first empirical evidence of the effects of these diseases on economic output at the macrolevel in Ghana. Methods The study uses time series data on Ghana collected from secondary sources over the period, 1990–2019. Gross Domestic Product (GDP) is used to proxy macroeconomic output (i.e., dependent variable) and the main independent variables are the point prevalence of schistosomiasis and LF. The Ordinary Least Square (OLS) and the Instrumental Variable Two-Stage Least Square (IV2SLS) regressions are employed as estimation techniques. Results Using the IV2SLS regression, a percentage increase in the overall prevalence of schistosomiasis as well as the prevalence of schistosomiasis among males and females are found to be associated with a 1.36 %, 1.30 % and 1.39 % fall in macroeconomic output respectively, at the 1 % level of significance. Similarly, a percentage increase in the overall prevalence of LF as well as the prevalence of LF among males and females are found to be associated with a 0.37 %, 0.37 % and 0.38 % fall in macroeconomic output respectively, at the 1 % level of significance. Results from the OLS regression are not qualitatively different. Conclusion There is the need to strengthen efforts towards fighting schistosomiasis and LF in Ghana in order to reduce their associated economic losses.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».