Assessing the Socioeconomic Determinants of Malaria Prevalence Among Students in Anyigba
Notice bibliographique
Résumé
Background: Malaria remains a major public health concern in Nigeria, with university students in endemic areas particularly vulnerable due to varying socioeconomic conditions. This study investigates the influence of socioeconomic factors on malaria prevalence among students of Kogi State University, Anyigba, Nigeria.Aims: The study aimed at assessing the socioeconomic determinants of malaria prevalence among students in Anyigba, Kogi State. To also examine the relationship between students' socioeconomic status and malaria incidence. To identify key environmental and behavioral factors contributing to malaria exposure, and to recommend policy and health interventions tailored to student populations in malaria-endemic areas.Methods: A cross-sectional descriptive design was adopted. Stratified random sampling was used to select participants across variables such as age, gender, income, and housing types. Data were collected through structured questionnaires and analyzed using logistic regression to determine significant predictors of malaria prevalence.Results: The findings revealed a high malaria prevalence among low-income students and those living in shared accommodations. Key determinants of malaria incidence included low income, poor housing conditions, and limited access to healthcare services. Notably, students with poor access to healthcare had a malaria prevalence of 68%, compared to 33% among those with better access.Conclusion: Socioeconomic factors significantly influence malaria prevalence in the student population. Financial constraints, inadequate housing, and poor healthcare access increase vulnerability to infection. An integrated malaria control approach is recommended, including university-led awareness campaigns, improved sanitation in student accommodations, and enhanced collaboration with local healthcare providers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».