The influence of the environment and indoor residual spraying on malaria risk in a cohort of children in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Studies have estimated the impact of the environment on malaria incidence although few have explored the differential impact due to malaria control interventions. Therefore, the objective of the study was to evaluate the effect of indoor residual spraying (IRS) on the relationship between malaria and environment (i.e. rainfall, temperatures, humidity, and vegetation) using data from a dynamic cohort of children from three sub-counties in Uganda. Environmental variables were extracted from remote sensing sources and averaged over different time periods. General linear mixed models were constructed for each sub-counties based on a log-binomial distribution. The influence of IRS was analysed by comparing marginal effects of environment in models adjusted and unadjusted for IRS. Great regional variability in the shape (linear and non-linear), direction, and magnitude of environmental associations with malaria risk were observed between sub-counties. IRS was significantly associated with malaria risk reduction (risk ratios vary from RR = 0.03, CI 95% [0.03-0.08] to RR = 0.35, CI95% [0.28-0.42]). Model adjustment for this intervention changed the magnitude and/or direction of environment-malaria associations, suggesting an interaction effect. This study evaluated the potential influence of IRS in the malaria-environment association and highlighted the necessity to control for interventions when they are performed to properly estimate the environmental influence on malaria. Local models are more informative to guide intervention program compared to national models.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».