Spatial and Statistical Prediction of Urban Malaria in Yaoundé: A Social and Environmental Modelling Approach for Health Promotion

Räumliche und statistische Vorhersage städtischer Malaria in Yaoundé: ein sozialer und ökologischer Modellierungsansatz zur Gesundheitsförderung

  • Most of the existing predictive malaria risks models use very broad spatial scales. They are usually built for continental or national outlines. These models do not account for the complexity of socio-economic variables intervening in the malaria transmission process. Most of them are driven by weather data. However, it is difficult to make antimalarial interventions at a continental or national level and to act on climate variables alone. Consequently, the suitability of these models for real malaria prevention strategies is not high. Moreover, the existing informational-based prevention strategies are not suitable, since they are usually limited to the occasional usage of large public mass media to transfer bits of information. This study proposes new paths in malaria modelling and prevention. It is dedicated to the building of a thematically extended model integrating both environmental and social variables. The proposed prevention strategy is based on an educational philosophy integrating the actual malaria modelling results. The study starts with the implementation of a methodology dedicated to data creation and data analysis. The protocol of data creation is based on an urban malaria paradigm. It encompasses the epidemiological, environmental, and social components of malaria risk. The epidemiological component is elaborated through retrospective, self-reported, malaria febrile and clinical episodes of individuals at the household level. In addition to climate data, key ecological variables are created from remote sensing sources with a very high spatial resolution. New social indexes and coefficients measuring economic status, crowding conditions and prevention capacity of the population are created. A morphospatial structure of Yaoundé, which assumes the presence of distinct population aggregates, representing similar socio-economic profiles, is established using an object-oriented classification of QuickBird images. A spatial based index of urbanity (IU), quantitatively marking the difference between “urban” and “rural” patterns, is also built. A knowledge-base expressing the social, ecological and malarial significance of both population aggregates and index of urbanity is established and used in a Fuzzy Logic simulation approach to predict urban malaria in Yaoundé. The yearly malaria prevalence based on individuals in households in Yaoundé is 9% while the malaria prevalence based on households as an entity is 27%. Malaria prevalence is higher during the small rainy season. It is much more marked in peri-urban areas during this season, while people in central areas are more exposed during the big rainy season. A statistical multinomial model identified socio-economic and socio-ecologic variables, notably those related to the physical condition of houses, as being highly associated with frequent episodes of malaria in households. Variables related to prevention capacity perform very well in predicting the absence of malaria in households. Among the ecological variables, only elevation and the distance to urban agriculture (UA) areas are associated with malaria. The statistically (from multinomial models), overall-predicted household prevalence of malaria is lower than the observed one. The morphospatial structure of the city shows a clear distinction between very dense, centralized and “urbanized” population aggregates (PA) and very isolated, mostly peri-urban, “rural” population aggregates. The morphological model suggests that the intensity and sustainability of the malaria transmission are both dependant on demographical gradients. The less urbanized population aggregates, although being in proximity of urban agriculture areas, are demographically not suitable for a sustainable malaria transmission. The most urbanized population aggregates are too dense and too far from urban agriculture areas. This does not favour local malaria transmission. This rigid ecological pattern is somewhat biased by the identified social patterns. The densest population aggregates mostly host very poor people. This allows a part of this population to be at a high risk of malaria through localized urban farming activities. The other parts of dense population aggregates are located in centrally situated planned zones. They have better socio-economic and socio-ecologic conditions which significantly reduces their vulnerability to malaria. Population aggregates with suitable demographic conditions (not too dense or too isolated), in addition to a higher environmental and social vulnerability, are the most exposed. Although the Fuzzy Logic simulation procedure produces a predicted prevalence which is lower than that of the overall multinomial model, it also identifies these intermediate population aggregates as being the most exposed. Results of interviews show that, in general, the knowledge and perception of people of basic key factors associated with malaria transmission is bad. Moreover, this knowledge follows a social stratification with the richest people having the best background. An association between knowledge and prevention behaviour is also established. In order to use the model for malaria prevention, three educational game-based tools have been created. The tools are designed for different target audiences with regard to required support and cognitive capacities. A follow-up method based on a pre- and post-test, before- and after-, play sessions is used to measure the information transfer capacity of each game to players who had various social profiles. Until now, official antimalarial campaigns in Cameroon used other media such as posters, television, and paper journals. Games had been not used at all before. From the point of view of players, the proposed games are highly attractive. Among them, the computer-based one, mixing visual and audio cognitive aspects in the information transfer, shows a good information transfer capacity. Furthermore, the degree of progress in the acquisition of malaria relevant information is highly dependent on the frequency of play.
  • Die meisten der bisher entwickelten voraussagenden Malaria-Risiko-Modelle benutzen eine grobe räumlichen Auflösung. Sie wurden zumeist für Kontinente oder Staaten entwickelt. Diese Modelle berücksichtigen nicht die verschiedenen komplexen sozioökonomischen Faktoren, die die Malariaübertragung beeinflussen. Zumeist werden lediglich Wetterdaten herangezogen. Es ist allerdings sehr schwierig, Malariapräventionen auf einer kontinentalen oder nationalen Ebene durchzuführen und ausschließlich basierend auf klimatischen Variablen zu handeln. Aus diesem Grunde eignen sich diese Modelle nur sehr eingeschränkt für wirkliche Malariapräventionsmaßnahmen. Darüber hinaus sind auch die vorhandenen informationsbasierten Präventionsstrategien nicht geeignet, da diese für gewöhnlich auf eine gelegentliche Verwendung der Massenmedien für den bruchstückhaften Informationstransfer beschränkt sind. Die vorliegende Studie empfiehlt neue Wege in der Modellierung und Prävention von Malaria. Sie ist der Erarbeitung eines thematisch erweiterten Modells gewidmet, welches sowohl soziale als auch ökologische Variablen integriert. Die vorgeschlagenen Präventionsstrategien basieren dabei auf einer pädagogischen Philosophie, die die aktuellen Ergebnisse der Malariamodellierung integriert. Am Anfang der Studie steht die Entwicklung der Datenerfassung und –analyse, wobei die Erfassung auf einem städtischen Malariaparadigma beruht. Dieses beinhaltet die epidemiologischen, ökologischen und sozialen Komponenten des Malariarisikos. Die epidemiologische Komponente wurde mittels rückblickender selbstberichteter Daten zu fieberhaften und klinischen Malariaepisoden auf der Haushaltsebene erarbeitet. Neben klimatischen Daten wurden weitere elementare ökologische Variablen aus Fernerkundungsdaten generiert, die eine sehr hohe räumliche Auflösung besitzen. Es wurden neue soziale Indices und Koeffizienten erarbeitet, die den Lebensstandard, den Grad an Überbevölkerung und die Malariapräventionskapazität der Bevölkerung messen. Eine morpho-räumliche Struktur, die ähnliche sozioökonomische Profile auf der Basis einer objektorientierten Klassifikation von QuickBird Daten repräsentiert und das Vorhandensein ausgeprägter Bevölkerungsaggregate voraussetzt, wurde für die Stadt Yaoundé festgestellt. Ein räumlich basierter Index der Urbanität (UI), der den Unterschied zwischen „städtischen“ und „ländlichen“ Strukturen quantitativ ausweist, wurde ebenfalls entwickelt. Eine Wissensbasis, die die soziale, ökologische und die Malaria betreffende Bedeutung der beiden Bevölkerungsaggregate sowie die des Index der Urbanität beschreibt wurde erstellt und in einem Fuzzy-Simulations-Ansatz zur städtischen Malariavorhersage für Yaoundé benutzt. Die jährliche Malariaverbreitung basierend auf Individuen in Haushalten liegt in Yaoundé bei 9%, während die Malariaverbreitung basierend auf Haushalten als Einheit bei 27% liegt. Die Malariaverbreitung ist während der kurzen Regenzeit höher. Sie ist deutlich ausgeprägter in peri-urbanen Gebieten während dieser Jahreszeit, wohingegen die Bevölkerung der städtischen Gebiete vor allem während der langen Regenzeit von Malariaerkrankungen betroffen ist. Ein statistisches Multinominalmodel identifizierte sozioökonomische und soziökologische Variablen, vor allem jene, die in Beziehung zum baulichen Zustand von Häusern stehen, als stark mit häufig auftretenden Malariafällen in Haushalten zusammenhängend. Variablen, die auf die Präventionskapazität bezogen sind, ergeben sehr gute Ergebnisse bei der Vorhersage von Nichtauftreten von Malaria in Haushalten. Unter den ökologischen Variablen besteht nur für die Geländehöhe und den Abstand zu innerstädtischen Landwirtschaftsarealen (UA) eine Beziehung mit dem Auftreten von Malaria. Das statistisch (aus multinominalen Modellen) allgemein prognostizierte Malariaauftreten in Haushalten ist geringer als das beobachtete. Die morpho-räumliche Struktur innerhalb der Stadt zeigt eine klare Unterteilung zwischen sehr dichten, zentralen und „städtischen“ Bevölkerungsaggregaten und sehr isolierten, zumeist peri-urbanen und „ländlichen“ Bevölkerungsaggregaten. Das morphologische Modell zeigt, dass die Intensität und Nachhaltigkeit der Malariaübertragung von demographischen Gradienten abhängt. Die weniger urbanisierten Bevölkerungsaggregate, auch wenn sie in direkter Nachbarschaft zu städtischen Agrargebieten liegen, sind demographisch nicht für eine nachhaltige Malariaübertragung geeignet. Gleiches gilt für die städtischsten Bevölkerungsaggregate, die zu dicht und zu weit von den urbanen Landwirtschaftsräumen entfernt sind. Dieses starre ökologische Raster wird etwas durch die identifizierten sozialen Strukturen verzerrt. Die dichtesten Bevölkerungsaggregate beinhalten zumeist sehr arme Menschen, wodurch ein Teil dieser Bevölkerung von einem großen Malariarisiko durch örtlichen urbanen Ackerbau betroffen ist. Der andere Teil der dichten Bevölkerungsaggregate wohnt in zentrumsnahen geplanten Gebieten. Sie haben bessere sozioökonomische und sozioökologische Bedingungen, welche die Vulnerabilität gegenüber Malaria signifikant reduzieren. Bevölkerungsaggregate, die die entsprechenden demographischen Gegebenheiten (nicht zu dicht oder zu isoliert) zusätzlich zu einer höheren ökologischen und sozialen Vulnerabilität aufweisen, sind am meisten gefährdet. Dabei generierte die Fuzzy-Logic-Simulation eine geringere Malariaauftrittsprognose als das allgemeine Multinominalmodell; es identifizierte ebenfalls die mittleren Bevölkerungsaggregate als die der am meisten der Malariagefährung ausgesetzten. Interviewergebnisse zeigten gewöhnlich, dass Wissen und Wahrnehmung von grundlegenden Schlüsselfaktoren der Malariaübertragung bei der Bevölkerung schlecht sind. Dieses Wissen ist sozial stratifiziert, die reichsten Menschen haben den besten Hintergrund. Es wurde ebenfalls eine Verbindung zwischen Wissen und Präventionsverhalten festgestellt. Um das Modell zur Malariaprävention zu nutzen, wurden drei lernspielbasierte Hilfsmittel entwickelt, die verschiedene Zielgruppen im Hinblick auf die erforderliche Unterstützung und kognitiven Kapazitäten ansprechen sollten. Mittels einer Follow-Up Methode, die auf einem Pre- und Posttest vor und nach dem Spielen basiert, wurde die Informationstransferkapazität jedes Spiels für seine Spieler, die unterschiedliche soziale Profile auswiesen, gemessen. Bis heute nutzen offizielle Antimalariakampagnen in Kamerun andere Medien, wie Poster, Fernsehsendungen und Zeitschriften. Spiele wurden bisher noch überhaupt nicht für diese Art der Aufklärung genutzt, obwohl aus der Sicht der Spieler die vorgeschlagenen Spiele hoch attraktiv waren. Eines der Spiele, welches Computer-basiert ist und visuelle und kognitive Aspekte beim Informationstransfer mischt, zeigt eine sehr gute Informationstransfer-Kapazität. Außerdem ist der Grad des Fortschrittes im Erwerb malariarelevanter Information stark von der Häufigkeit des Spielens abhängig.

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Metadaten
Author:Roland Ngom
URN:urn:nbn:de:bsz:he76-opus-75212
Advisor:Alexander Siegmund
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2010/11/11
Publishing Institution:Pädagogische Hochschule Heidelberg
Granting Institution:Pädagogische Hochschule Heidelberg, Fakultät für Natur- und Gesellschaftswissenschaften (Fak. III)
Date of final exam:2010/10/11
Release Date:2010/11/11
Tag:Malariaprävention; Malariarisiko; Malariaverbreitung
Africa; Fuzzy-Logic; Statistical model; Yaounde; agriculture; malaria models; remote sensing; spatial model; urban
GND Keyword:Gesundheitsförderung; Malaria; Prävention; Risikofaktor
Institutes:Fakultät für Natur- und Gesellschaftswissenschaften (Fak. III) / Interdisziplinäres Institut für Naturwissenschaften – Technik – Gesellschaft
Dewey Decimal Classification:500 Naturwissenschaften und Mathematik / 550 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
Licence (German):License LogoVeröffentlichungsvertrag mit Print-on-Demand

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