Environmental and geographical factors influence malaria transmission in KwaZulu-Natal province, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The malaria burden remains largely concentrated in sub- Saharan Africa. South Africa, a country within this region, has made significant progress toward malaria elimination. However, malaria continues to be endemic in three of its nine provinces: Limpopo, Mpumalanga, and KwaZulu-Natal (KZN), which are located in the northern part of the country and share borders with Botswana, Zimbabwe, and Mozambique. This study focuses on KZN, where district municipalities report monthly malaria cases ranging from zero to 8,981. Fitting Bayesian zero-inflated models in the INLA R package, we assessed the effects of various climate and environmental variables on malaria prevalence and spatio-temporal transmission dynamics from 2005-2014. Specifically, we analyzed precipitation, day and night land surface temperature, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Enhanced Vegetation Index (EVI) and elevation data for KZN local municipalities. Our findings indicate that the best model was the Zero- Inflated Negative Binomial (ZINB) and that at 95% Bayesian Credible Interval (CI), NDVI (0.74; CI (0.95, 3.87) is significantly related to malaria transmission in KZN, with the north-eastern part of the province exhibiting the highest risk of malaria transmission. Additionally, our model captured the reduction of malaria from 2005 to 2010 and the following resurgence. The modelling approach employed in this study represents a valuable tool for understanding and monitoring the influence of climate and environmental variables on the spatial heterogeneity of malaria. Also, this study reveals the need to strengthen the already existing crossborder collaborations to fortify KZN's malaria elimination goals.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».