Adaptive Interventions for Global Health: A Case Study of Malaria

التدخلات التكيفية في مجال الصحة العالمية: دراسة حالة لمرض الملاريا

Clicks: 120
ID: 283597
2023
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #180 of 803 articles by views in arXiv

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 803 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Malaria can be prevented, diagnosed, and treated; however, every year, there are more than 200 million cases and 200.000 preventable deaths. Malaria remains a pressing public health concern in low- and middle-income countries, especially in sub-Saharan Africa. We describe how by means of mobile health applications, machine-learning-based adaptive interventions can strengthen malaria surveillance and treatment adherence, increase testing, measure provider skills and quality of care, improve public health by supporting front-line workers and patients (e.g., by capacity building and encouraging behavioral changes, like using bed nets), reduce test stockouts in pharmacies and clinics and informing public health for policy intervention.
يمكن الوقاية من الملاريا وتشخيصها وعلاجها؛ ومع ذلك، يُسجل سنوياً أكثر من 200 مليون إصابة و200 ألف وفاة يمكن تفاديها. ولا تزال الملاريا تشكل شاغلاً ملحاً من شواغل الصحة العامة في البلدان منخفضة ومتوسطة الدخل، لا سيما في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى. ونستعرض في هذا البحث كيف يمكن للتدخلات التكيفية القائمة على التعلم الآلي، عن طريق تطبيقات الصحة المتنقلة، أن تعزز ترصد الملاريا والامتثال للعلاج، وتزيد من إجراء الفحوصات، وتقيس مهارات مقدمي الرعاية الصحية وجودتها، وتحسن الصحة العامة عبر دعم العاملين في الخطوط الأمامية والمرضى (على سبيل المثال، من خلال بناء القدرات وتشجيع التغييرات السلوكية، مثل استخدام الناموسيات)، وتحد من نفاد مخزون الفحوصات في الصيدليات والعيادات، وتزود مسؤولي الصحة العامة بالمعلومات اللازمة للتدخل على مستوى السياسات.
Reference Key
alonso2023adaptive Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors África Periáñez; Andrew Trister; Madhav Nekkar; Ana Fernández del Río; Pedro L. Alonso
Journal arXiv
Year 2023
DOI
DOI not found
URL
http://arxiv.org/abs/2303.02075v2
Keywords
stat.ap cs.lg cs.cy stat.ml

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.