Predicting Malaria Transmission Dynamics in Dangassa, Mali: A Novel Approach Using Functional Generalized Additive Models
Rattachement africain : Cameroun, ca, Mali, es, us, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Mali aims to reach the pre-elimination stage of malaria by the next decade. This study used functional regression models to predict the incidence of malaria as a function of past meteorological patterns to better prevent and to act proactively against impending malaria outbreaks. All data were collected over a five-year period (2012-2017) from 1400 persons who sought treatment at Dangassa's community health center. Rainfall, temperature, humidity, and wind speed variables were collected. Functional Generalized Spectral Additive Model (FGSAM), Functional Generalized Linear Model (FGLM), and Functional Generalized Kernel Additive Model (FGKAM) were used to predict malaria incidence as a function of the pattern of meteorological indicators over a continuum of the 18 weeks preceding the week of interest. Their respective outcomes were compared in terms of predictive abilities. The results showed that (1) the highest malaria incidence rate occurred in the village 10 to 12 weeks after we observed a pattern of air humidity levels >65%, combined with two or more consecutive rain episodes and a mean wind speed <1.8 m/s; (2) among the three models, the FGLM obtained the best results in terms of prediction; and (3) FGSAM was shown to be a good compromise between FGLM and FGKAM in terms of flexibility and simplicity. The models showed that some meteorological conditions may provide a basis for detection of future outbreaks of malaria. The models developed in this paper are useful for implementing preventive strategies using past meteorological and past malaria incidence.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Predicting Malaria Transmission Dynamics in Dangassa, Mali: A Novel Approach Using Functional Generalized Additive Models
- Date Crossref
- 31/08/2020
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
University of Buea University of Buea, Cameroun (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
-
Université du Québec à Montréal pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Malaria Research and Training Center Mali (code pays fourni par la source)Structure de recherche
-
Universidade de Santiago de Compostela pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Université des Sciences Bamako, Mali (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
-
Johns Hopkins University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Tulane University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Inserm pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Aix-Marseille Université pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Economic & Social Sciences pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Institut de Recherche pour le Développement pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
University of Quebec at Montreal (UQAM) Department of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Buea (University of Buea, Cameroun), Université du Québec à Montréal et Malaria Research and Training Center (Mali), avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Cameroun, Mali.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.