Published December 22, 2023 | Version v1
Publication Open

Joint spatial modelling of malaria incidence and vector's abundance shows heterogeneity in malaria‐vector geographical relationships

Creators

  • 1. Swiss Centre for Scientific Research
  • 2. Institut National Polytechnique Félix Houphouët-Boigny
  • 3. Lancaster University
  • 4. Liverpool School of Tropical Medicine

Description

Abstract Limited attention from the modelling community has been given to ecological approaches which aim to predict geographical patterns of malaria by accounting for the joint effects of different vectors and environmental drivers. A hierarchical multivariate joint spatial Gaussian generalised linear model was developed to provide joint parameters inference and mapping of counts of Anopheles gambiae , An. funestus , An. nili and malaria incidence collected in an area of Cote d'Ivoire. Variable‐selection methods were applied to select important predictors for each mosquito species and malaria incidence. The proposed joint model led to a general reduction of the variance in the estimates compared to independent modelling. There was high variability in the composition of Anopheles mosquito species in the villages with each species suitability only partly overlapping geographically. Abundances of An. gambiae , An. funestus and An. nili were primarily determined by temperature. None of the species were found as a significant predictor for the others. Anopheles gambiae was the predominant species and only An. gambiae female abundance was an important variable (linear predictor) for malaria incidence. However, the geographic correlation analyses show that the rest of Anopheles species are likely playing a role in malaria suitability. Residuals from the models of mosquito abundance and malaria cases are also correlated with each other and overlapping but in geographic patches, meaning that local drivers of vector‐malaria suitability are still present and not represented by the predictors used in the model. Synthesis and applications : Joint modelling improve predictive estimation compared to individual modelling. The accurate predictions highlighted high diversity in the association between malaria and vector species, with most of the area having more than one species suitability correlated with malaria suitability. These zones are unlikely to benefit from species‐specific interventions. Areas with correlated malaria and vector species suitability residuals contain local information, not included in the model, that requires further investigation. This will identify additional communal malaria and vectors factors that need to be considered for optimal malaria control and elimination strategies since these factors are expected to be linked to the local malaria transmission.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الملخص تم إيلاء اهتمام محدود من مجتمع النمذجة للنهج البيئية التي تهدف إلى التنبؤ بالأنماط الجغرافية للملاريا من خلال حساب الآثار المشتركة لمختلف النواقل والدوافع البيئية. تم تطوير نموذج خطي مشترك غاوسي عام هرمي متعدد المتغيرات لتوفير استدلال المعلمات المشتركة ورسم خرائط لتعدادات الأنوفيلة الغامبية والأنوفونيستوس والأنوفيلية النيلية وحالات الملاريا التي تم جمعها في منطقة من كوتديفوار. تم تطبيق طرق الاختيار المتغيرة لاختيار تنبؤات مهمة لكل نوع من البعوض وحالات الإصابة بالملاريا. أدى النموذج المشترك المقترح إلى انخفاض عام في التباين في التقديرات مقارنة بالنمذجة المستقلة. كان هناك تباين كبير في تكوين أنواع بعوض الأنوفيلة في القرى مع تداخل كل نوع جغرافيًا جزئيًا فقط. تم تحديد وفرة An. gambiae و An. funestus و An. nili بشكل أساسي حسب درجة الحرارة. لم يتم العثور على أي من الأنواع كمؤشر مهم للآخرين. كانت الأنوفيلة الغامبية هي النوع السائد وكانت وفرة الإناث الأنوفيلة الغامبية هي المتغير المهم (المتنبئ الخطي) للإصابة بالملاريا. ومع ذلك، تُظهر تحليلات الارتباط الجغرافي أن بقية أنواع الأنوفيلة من المحتمل أن تلعب دورًا في ملاءمة الملاريا. كما ترتبط بقايا نماذج وفرة البعوض وحالات الملاريا ببعضها البعض وتتداخل ولكن في بقع جغرافية، مما يعني أن الدوافع المحلية لملاءمة ناقلات الملاريا لا تزال موجودة ولا تمثلها التنبؤات المستخدمة في النموذج. التوليف والتطبيقات : تعمل النمذجة المشتركة على تحسين التقدير التنبؤي مقارنة بالنمذجة الفردية. سلطت التنبؤات الدقيقة الضوء على التنوع الكبير في الارتباط بين الملاريا والأنواع الناقلة، حيث أن معظم المنطقة لها أكثر من نوع واحد مناسب مرتبط بملاءمة الملاريا. من غير المرجح أن تستفيد هذه المناطق من التدخلات الخاصة بالأنواع. تحتوي المناطق التي تحتوي على بقايا مترابطة من الملاريا والأنواع الناقلة على معلومات محلية، غير مدرجة في النموذج، والتي تتطلب مزيدًا من التحقيق. وسيحدد ذلك عوامل الملاريا الجماعية والنواقل الإضافية التي يجب أخذها في الاعتبار من أجل الاستراتيجيات المثلى لمكافحة الملاريا والقضاء عليها حيث من المتوقع أن تكون هذه العوامل مرتبطة بانتقال الملاريا المحلي.

Translated Description (French)

Résumé La communauté de la modélisation a accordé une attention limitée aux approches écologiques qui visent à prédire les schémas géographiques du paludisme en tenant compte des effets conjoints de différents vecteurs et facteurs environnementaux. Un modèle linéaire généralisé gaussien spatial commun multivarié hiérarchique a été développé pour fournir une inférence des paramètres communs et une cartographie des dénombrements d'Anopheles gambiae , An. funestus , An. nili et de l'incidence du paludisme collectés dans une région de la Côte d'Ivoire. Des méthodes desélection de variables ont été appliquées pour sélectionner des prédicteurs importants pour chaque espèce de moustique et l'incidence du paludisme. Le modèle conjoint proposé a conduit à une réduction générale de la variance des estimations par rapport à la modélisation indépendante. Il y avait une grande variabilité dans la composition des espèces de moustiques anophèles dans les villages, la pertinence de chaque espèce ne se chevauchant que partiellement géographiquement. Les abondances de An. gambiae , An. funestus et An. nili ont été principalement déterminées par la température. Aucune des espèces n'a été trouvée comme un prédicteur significatif pour les autres. Anopheles gambiae était l'espèce prédominante et seule l'abondance des femelles An. gambiae était une variable importante (prédicteur linéaire) pour l'incidence du paludisme. Cependant, les analyses de corrélation géographique montrent que le reste des espèces d'anophèles jouent probablement un rôle dans la pertinence du paludisme. Les résidus des modèles d'abondance des moustiques et des cas de paludisme sont également corrélés entre eux et se chevauchent, mais dans des zones géographiques, ce qui signifie que les facteurs locaux d'adéquation au paludisme vectoriel sont toujours présents et non représentés par les prédicteurs utilisés dans le modèle. Synthèse et applications : la modélisation conjointe améliore l'estimation prédictive par rapport à la modélisation individuelle. Les prévisions précises ont mis en évidence une grande diversité dans l'association entre le paludisme et les espèces vecteurs, la plupart de la zone ayant plus d'une adéquation d'espèce corrélée à l'adéquation du paludisme. Il est peu probable que ces zones bénéficient d'interventions spécifiquesaux espèces. Les zones présentant des résidus corrélés d'adéquation des espèces de paludisme et de vecteurs contiennent des informations locales, non incluses dans le modèle, qui nécessitent des recherches plus approfondies. Cela permettra d'identifier d'autres facteurs communaux du paludisme et des vecteurs qui doivent être pris en compte pour des stratégies optimales de contrôle et d'élimination du paludisme, car ces facteurs devraient être liés à la transmission locale du paludisme.

Translated Description (Spanish)

Resumen La comunidad de modelización ha prestado poca atención a los enfoques ecológicos que tienen como objetivo predecir los patrones geográficos de la malaria teniendo en cuenta los efectos conjuntos de diferentes vectores y factores ambientales. Se desarrolló un modelo lineal generalizado espacial gaussiano conjunto multivariante jerárquico para proporcionar inferencia de parámetros conjuntos y mapeo de recuentos de Anopheles gambiae , An. funestus , An. nili e incidencia de malaria recopilados en un área de Costa de Marfil. Se aplicaron métodos deselección variable para seleccionar predictores importantes para cada especie de mosquito y la incidencia de malaria. El modelo conjunto propuesto condujo a una reducción general de la varianza en las estimaciones en comparación con la modelización independiente. Hubo una alta variabilidad en la composición de las especies de mosquitos Anopheles en las aldeas, y la idoneidad de cada especie solo se superpuso parcialmente geográficamente. Las abundancias de An. gambiae , An. funestus y An. nili se determinaron principalmente por la temperatura. Ninguna de las especies se encontró como un predictor significativo para las demás. Anopheles gambiae fue la especie predominante y solo la abundancia de hembras de An. gambiae fue una variable importante (predictor lineal) para la incidencia de malaria. Sin embargo, los análisis de correlación geográfica muestran que el resto de las especies de Anopheles probablemente están desempeñando un papel en la idoneidad de la malaria. Los residuos de los modelos de abundancia de mosquitos y casos de malaria también están correlacionados entre sí y se superponen, pero en parches geográficos, lo que significa que los impulsores locales dela idoneidad del vector-malaria todavía están presentes y no están representados por los predictores utilizados en el modelo. Síntesis y aplicaciones : La modelización conjunta mejora la estimación predictiva en comparación con la modelización individual. Las predicciones precisas destacaron la alta diversidad en la asociación entre la malaria y las especies de vectores, y la mayor parte del área que tiene más de una idoneidad de especie se correlacionó con la idoneidad de la malaria. Es poco probable que estas zonas se beneficien de intervencionesespecíficas de especies. Las áreas con residuos de idoneidad de la malaria y las especies de vectores correlacionados contienen información local, no incluida en el modelo, que requiere más investigación. Esto identificará factores comunitarios adicionales de malaria y vectores que deben considerarse para estrategias óptimas de control y eliminación de la malaria, ya que se espera que estos factores estén relacionados con la transmisión local de la malaria.

Files

1365-2664.14565.pdf

Files (16.1 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:5f90915f6765a2c674d9469fe5980e9d
16.1 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تُظهر النمذجة المكانية المشتركة لحدوث الملاريا ووفرة النواقل عدم تجانس في العلاقات الجغرافية بيننواقل الملاريا
Translated title (French)
La modélisation spatiale conjointe de l'incidence du paludisme et de l'abondance du vecteur montre une hétérogénéité dans les relations géographiques du vecteur du paludisme
Translated title (Spanish)
La modelización espacial conjunta de la incidencia de la malaria y la abundancia de vectores muestra heterogeneidad en las relaciones geográficas malaria-vector

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4390103431
DOI
10.1111/1365-2664.14565

Is supplement to
https://openalex.org/W2249361275 (Other)
https://openalex.org/W4381687487 (Other)
https://openalex.org/W4386888352 (Other)
https://openalex.org/W2102763160 (Other)
https://openalex.org/W2343649896 (Other)
https://openalex.org/W1968890548 (Other)
https://openalex.org/W3012794034 (Other)
https://openalex.org/W4280571146 (Other)
https://openalex.org/W4386564093 (Other)
https://openalex.org/W4390266636 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes

References

  • https://openalex.org/W1549853756
  • https://openalex.org/W1695074111
  • https://openalex.org/W1841057661
  • https://openalex.org/W1963633650
  • https://openalex.org/W1967315203
  • https://openalex.org/W2071595854
  • https://openalex.org/W2098176393
  • https://openalex.org/W2125125230
  • https://openalex.org/W2129564504
  • https://openalex.org/W2133169911
  • https://openalex.org/W2166696415
  • https://openalex.org/W2560136348
  • https://openalex.org/W2585279926
  • https://openalex.org/W2602851708
  • https://openalex.org/W2773188111
  • https://openalex.org/W2808046036
  • https://openalex.org/W2899820737
  • https://openalex.org/W2961516233
  • https://openalex.org/W2972629016
  • https://openalex.org/W3002342120
  • https://openalex.org/W3111841237
  • https://openalex.org/W3131981437
  • https://openalex.org/W3145271326
  • https://openalex.org/W3213715764
  • https://openalex.org/W4200086513
  • https://openalex.org/W4214946039
  • https://openalex.org/W4237230653
  • https://openalex.org/W4243658490
  • https://openalex.org/W4284679804
  • https://openalex.org/W4298330827