Neste projecto, geramos mapas de alta resolução da proporção de pulverizados anualmente com IRS na África Subsaariana. Mapear a distribuição da cobertura do IRS à escala fina é importante para compreender o efeito do IRS no fardo da malária em toda a África e para orientar as intervenções no futuro. O IRS é mais dispendioso do que as redes tratadas com insecticida e, por conseguinte, os países adoptam uma abordagem subnacional orientada.
Os dados da campanha do IRS e os dados dos inquéritos são combinados para gerar as nossas estimativas de cobertura do IRS. Em primeiro lugar, os dados de cobertura do IRS a nível administrativo grosseiro são recolhidos a partir de uma variedade de fontes, incluindo relatórios do Programa Nacional de Controlo do Paludismo, relatórios da Iniciativa Presidencial contra o Paludismo em spray e da Organização Mundial de Saúde. Em segundo lugar, utilizando dados de Inquéritos Demográficos e Sanitários (DHS), são desenvolvidos modelos geoestatísticos espaciotemporais para prever a estrutura fina da cobertura do IRS. São utilizados covariatos ambientais e antropológicos para informar o modelo. Verificamos que a acessibilidade, a elevada probabilidade de ocorrência de mosquitos Anopheles gambiae, o índice de adequação a altas temperaturas para Plasmodium falciparum, e a baixa elevação correlacionam-se com uma elevada cobertura de IRS. Finalmente, combinamos as duas primeiras etapas com os dados a nível administrativo para calibrar os resultados do modelo geoestatístico.
Utilizando múltiplas fontes de dados, produzimos um quadro completo da cobertura do IRS ao longo dos últimos 20 anos, que pode ser valioso para os decisores políticos a nível internacional, nacional e subnacional.
Publicações | ||
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2020 | Pulverização residual interior para controlo do paludismo na África Subsariana de 1997 a 2017: uma análise retrospectiva ajustada | Mal J |
Dados | Spatial Resolução | Spatial Cobertura | Temporal Resolução | Temporal Cobertura |
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Cobertura do IRS | 5 Km | África | Anualmente | 2000-2020 |
Colaboradores
Escola de Medicina Tropical de Liverpool
Big Data Institute, Universidade de Oxford
Iniciativa do Presidente contra a Malária