MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410769983 · doi:10.1371/journal.pone.0321200

Where environment and malaria intersect: Exploring the spatio-temporal footprints of Plasmodium falciparum in Tanzania

2025· article· en· W4410769983 sur OpenAlexafffund
Kamaldeen Mohammed, Satveer Dhillon, Cornelius K. A. Pienaah, Isaac Luginaah, Eva‐Maria Knoll, Gwyn Campbell, Herbert Hambati

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésTanzaniaMalariaPlasmodium falciparumEnvironmental healthContext (archaeology)Public healthGeographyPopulationEcologyBiologyMedicineImmunologyEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malaria remains a public health crisis in Tanzania, with persistent morbidities and mortalities. Malaria etiology is multifactorial, with environmental factors playing a vital role in mosquito development and malaria transmission. In Tanzania and most of Sub-Saharan Africa, the Plasmodium falciparum parasite remains the most prevalent and virulent malaria parasite. Using data from the Tanzania Demographic and Health Surveys and spatio-temporal analysis, we explore the environmental determinants of P. falciparum across different regions in Tanzania over the last 2 decades. The hotspots analysis showed that the Kigoma and Kagera regions in the north-west of Tanzania as well as the Lindi and Mtwara regions in southern Tanzania were consistently hotspots of P. falciparum malaria from 2000 to 2020. Our findings also reveal and reinforce the role of environmental factors in mediating malaria epidemiology in Tanzania. Factors such as the use of insecticide-treated nets, population, evapotranspiration and aridity were often adversely associated with P. falciparum incidence. In contrast, vegetative landcover, temperature, precipitation, and the number of wet days were directly associated with P. falciparum in Tanzania. However, the relationship between these environmental factors and malaria prevalence varied temporally and spatially. Our findings further showed that, the two most important environmental factors that mediate P falciparum incidence in Tanzania over the last two decades were precipitation and aridity. Other vital predictors included the use of insecticide nets and the number of wet days. The findings provide policy pointers for targeted malaria interventions in Tanzania in the context of environmental change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetMalaria Research and ControlTravaux en français237 207