Malaria Prevalence and Macroeconomic Output in Ghana, 1990 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
In Ghana, malaria remains the number 1 reason for outpatient department visits, making it a major public health problem. Thus, there could be significant lost productivity days as a result of malaria morbidity and mortality, which could negatively affect economic output at the macrolevel. Nonetheless, there is a dearth of empirical evidence of the effect of malaria on macroeconomic output in Ghana. This study therefore aims to provide the foremost empirical evidence regarding the effect of malaria prevalence on macroeconomic output in Ghana using a time series design with data spanning the period 1990 to 2019. Gross Domestic Product (GDP), serving as a proxy for macroeconomic output, is the dependent variable, while the prevalence of malaria (overall, among only males and among only females) serves as the main independent variable. The Ordinary Least Square (OLS) regression is used as the baseline estimation technique and the Instrumental Variable Two-Stage Least Square (IV2SLS) regression is employed as the robustness check estimator due to its ability to deal with endogeneity. The IV2SLS regression results show that a percentage increase in the overall prevalence of malaria is associated with a 1.16% decrease in macroeconomic output at 1% significance level. We also find that the effect of malaria in males on macroeconomic output is slightly higher relative to females. The findings from the OLS regression are not qualitatively different from the IV2SLS regression estimates. There is therefore the need to strengthen efforts such as quality case management, larval source management, mass distribution of long-lasting insecticide-treated bed nets, social behavior change, surveillance (both epidemiological and entomological), intermittent preventive treatment of malaria in pregnancy, research among others, which are important toward eliminating malaria.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».