Integrated malaria vector control strategies and their effectiveness in sub-Saharan Africa: a systematic review protocol for interventional studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sub-Saharan Africa has the highest malaria burden in the world. Several vector control strategies are being implemented to reduce mosquito density and protect the most vulnerable populations, such as children under 5 and pregnant women. This systematic review is designed to assess the effectiveness of integrated vector control versus single vector control interventions on malaria incidence and prevalence to guide decisions on controlling malaria vectors in sub-Saharan Africa. METHODS AND ANALYSES: We will systematically retrieve published and grey literature from electronic databases and clinical trial registries. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines will guide us in applying a systematic approach to screening, reviewing and extracting data. An inclusion criterion will be used to independently assess full-text copies of potentially relevant articles by two review authors. Risk of bias will be assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool V.2 for randomised controlled trials and the ROBINS-I (Risk Of Bias In Non-randomised Studies - of Interventions) tool for non-randomised intervention studies. A meta-analysis will be conducted based on studies that have reported a high level of evidence (risk ratios or ORs with 95% CIs). If substantial heterogeneity is encountered, subgroup analyses will be explored. ETHICS AND DISSEMINATION: This review does not require ethical approval. The findings will be shared through open-access publications in peer-reviewed journals and presentations to stakeholders and international policymakers for malaria control. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42024559088.
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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 | 0,093 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,014 |
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 ».