MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6902454079 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7308065

Will a lack of fabric durability be their downfall? Impact of textile durability on the efficacy of three types of dual-active-ingredient long-lasting insecticidal nets: a secondary analysis on malaria prevalence and incidence from a cluster-randomized trial in north-west Tanzania

2024· other· en· W6902454079 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdversarial Robustness in Machine Learning
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaPiperonyl butoxideIncidence (geometry)TanzaniaPyrethroidPermethrinChlorfenapyr

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Dual-Active Ingredient long-lasting insecticidal nets (Dual-AI LLIN) have been developed to counteract the reduced efficacy of pyrethroid (PY)-only nets due to widespread pyrethroid insecticide resistance in malaria vector mosquitoes. They constitute half of the nets distributed in sub-Saharan Africa between 2022 and 2024. However, their effectiveness once they develop holes is unclear, particularly in pyrethroid-resistant settings. This study evaluates the textile integrity of three dual- AI LLINs compared to standard PY LLN, over 3 years of use in a community in Tanzania and the associated impact on malaria prevalence and incidence. Methods A secondary analysis of data from a randomized controlled trial (RCT) in North-western Tanzania was conducted to evaluate the effectiveness of α-cypermethrin only; pyriproxyfen and α-cypermethrin (PPF-PY); chlorfenapyr and α-cypermethrin (chlorfenapyr-PY); and the synergist piperonyl butoxide and permethrin (PBO-PY) LLINs on malaria infection prevalence and case incidence. The association between the net textile condition and 1/malaria prevalence over 3 years of use between 2019 and 2022, and 2/malaria case incidence in a cohort of children over 2 years of follow-up was assessed between 2019 and 2021. Results There was no significant association between damaged (OR 0.98, 95% CI 0.71–1.37, p-value = 0.655) and too-torn (OR 1.07, 95% CI 0.77–1.47, p-value = 0.694) compared to intact nets on malaria prevalence for all net types. However, there were reduced rates of malaria case incidence in children sleeping under a net in good condition compared to too-torn nets (incidence rate ratio (IRR) 0.76 [95% CI 0.63–0.92], p = 0.005). Malaria incidence was also consistently lower in too-torn PBO-PY LLIN (IRR = 0.37 [95% CI 0.19–0.72], p = 0.003) and chlorfenapyr-PY LLIN (IRR = 0.45 [95% CI 0.33–0.97], p = 0.053) compared to an intact PY-only LLIN during the first year of follow up. In year 2, the incidence was only significantly lower in intact chlorfenapyr-PY LLIN (IRR = 0.49 [95% CI 0.29–0.81], p = 0.006) compared to intact PY LLIN. Conclusion The study confirmed that sleeping under a chlorfenapyr-PY LLIN or PBO-PY LLIN offered superior protection to pyrethroid-only nets even when torn. Preventing the development of holes is essential as they impact the level of protection offered against malaria infection. Trial registration: ClinicalTrials.gov, number (NCT03554616)

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetAdversarial Robustness in Machine LearningTravaux en français237 207