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Enregistrement W6978077975 · doi:10.6084/m9.figshare.c.4019026

Mosquito net coverage in years between mass distributions: a case study of Tanzania, 2013

2018· other· en· W6978077975 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaMalariaBed netsPopulationQuarter (Canadian coin)Mosquito net

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Government of Tanzania is the main source of long-lasting insecticidal nets (LLINs) for its population. Mosquito nets (treated and untreated) are also available in the commercial market. To sustain investments and health gains in the fight against malaria, it is important for the National Malaria Control Programme to monitor LLIN coverage especially in the years between mass distributions and to understand what households do if their free nets are deemed unusable. The aim of this paper was to assess standard LLIN indicators by wealth status in Tanzania in 2013, 2Â years after the last mass campaign in 2011, and extend the analysis to untreated nets (UTNs) to investigate how households adapt when nets are not continuously distributed. Methods Between Octoberâ December 2013, a household survey was conducted in 3398 households in eight districts in Tanzania. Using the Roll Back Malaria indicators, the study analysed: (1) household net ownership; (2) access to nets; (3) population net use and (4) net use:access ratio. Outcomes were calculated for LLINs and UTNs. Results were analysed by socio-economic quintiles and by district. Results Only three of the eight districts had household LLIN ownership of more than 80%. In 2013, less than a quarter of the households had one LLIN for every two people and only half of the population had access to an LLIN. Only the wealthier quintiles increased their net ownership and access to levels above 80% through the addition of UTNs. Overall net use of the population was low (LLINs: 32.8%; UTNs: 9.5%) and net use:access ratio was below target level (LLINs: 0.66; UTN: 0.50). Both measures varied significantly by district. Conclusions Two years after the last mass campaign, the percentage of households or population with access to LLINs was low. These findings indicate the average rate at which households in Tanzania lose their nets is higher than the rate at which they acquire new nets. The wealthiest households topped up their household net ownership with UTNs. Efforts to make LLINs available through commercial markets should be promoted, so those who can afford to buy nets purchase LLINs rather than UTNs. Net use was low around 40% and mostly explained by lack of access to nets. However, the use:access ratio was poor in Mbozi and Kahama districts warranting further investigations to understand other barriers to net use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
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