Regional variation and epidemiological insights in malaria underestimation in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite significant global effort to control and eradicate malaria, many cases and deaths are still reported yearly. These efforts are hindered by several factors, including the severe underestimation of cases and deaths, especially in Africa. Methods: We used a mathematical model, incorporating the underestimation of cases and seasonality in mosquito biting rate, to study the malaria dynamics in Cameroon. Using a Bayesian inference framework, we calibrated our model to the monthly reported malaria cases in ten regions of Cameroon from 2019 to 2021 to quantify the underestimation of cases and estimate other important epidemiological parameters. We performed Hierarchical Clustering on Principal Components analysis to understand regional disparities, looking at underestimation rates, population sizes, healthcare personnel, and healthcare facilities per 1000 people. Results: We found varying levels of case underestimation across regions, with the East region having the lowest (14 %) and the Northwest having the highest (70 %). The mosquito biting rate peaks once every year in most regions, except in the Northwest where it peaks every 6.02 months and in Littoral every 15 months. We estimated a median mosquito biting rate of over 5 bites/day for most regions with Littoral having the highest (9.86 bites/day). Two regions have rates below five: Adamawa (4.78 bites/day) and East (4.64 bites/day). Conclusions: The low case estimation underscores the pressing requirement to bolster reporting and surveillance systems. Regions in Cameroon display a range of unique features contributing to the differing levels of underestimation. These distinctions should be considered when evaluating the efficacy of community-based interventions.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».