DETERMINANTS OF MALARIA IN INDONESIA

HASYIM, HAMZAH and Groneberg, David A. (2019) DETERMINANTS OF MALARIA IN INDONESIA. Doctoral thesis, Institute for Occupational Medicine, Social Medicine and Environmental Medicine,.

	Text Ringkasan DisertasiThesis Determinants of Malaria in Indonesia- (sesuai pendidikan terakhir).pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (195kB)
	Text 01. RAMA_KODE_5999776.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text 02. RAMA_KODE_5999776_TURNITIN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (39kB) | Request a copy
Preview	Text 03. RAMA_KODE_5999776_NIDN1_NIDN2_01_front_ref.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview
	Text 04. RAMA_KODE_5999776_NIDN1_NIDN2_02.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (672kB) | Request a copy
	Text 05.RAMA_KODE_5999776_NIDN1_NIDN2_03.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (465kB) | Request a copy
	Text 06.RAMA_KODE_5999776_NIDN1_NIDN2_06_ref.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (111kB) | Request a copy
	Text 07.RAMA_KODE_5999776_NIDN1_NIDN2_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (196kB) | Request a copy

Abstract

Zusammenfassung Malaria ist eine Umweltkrankheit, die nicht nur von den physischen und biologischen Umweltfaktoren, sondern auch von soziokulturellen Faktoren beeinflusst wird. Einige Faktoren, die eine mit der Krankheit verbundene hohe Morbiditätsrate verursachen, umfassen den Klimawandel, die geografische Umgebung, sozioökonomische Umstände, und das menschliche Verhalten. Weitere Risikofaktoren sind das Vorhandensein von Tieren, Wohnbedingungen mit schlechten sanitären Einrichtungen, fehlende Hygienepraktiken und unzureichende Gesundheitsdienste in Endemiegebieten. Die Bemühungen zur Beseitigung von Malaria und zur Beseitigung von Vektoren sind seit Jahrzehnten Gegenstand zahlreicher Tagungen und Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit. In Indonesien ist Malaria nach wie vor eine der Hauptursachen für Morbidität und Mortalität. Das Ziel dieser Studie ist es, die multiplen Determinanten von Malaria in den endemischen Gebieten Indonesiens zu analysieren, die mit soziodemografischen als auch physischen Umgebungen korrelieren. Wir teilen diese Forschung in drei Teilstudien auf, um ein Vorstellungsmodell zu entwickeln, das die Determinanten für Malaria in Indonesien umfassend beschreibt. Diese Dissertation folgt einer Querschnittsdesignstudie. Die Forschungsdaten dieser Dissertation stammen aus vier Quellen: routinemäßige Berichterstattung über Malaria aus der Gesundheits-Provinz in Süd-Sumatra; die nationalen Grundlagenforschungsdaten (IDN-Akronym: Riskesdas); Klimadaten aus der Klimatologie-Agentur Meteorologie, Klimatologie und Geophysik (IDN-Akronym: BMKG); Geodaten von Geospatial Information Agency (IDN-Akronym: BIG). In dieser Studie wurde ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, der die folgenden univariaten, binär-logistische Regressionsanalyse, und multivariate-logistische Regressionsanalyse, um eine Modellierungsdeterminante von Malaria zu etablieren. Darüber hinaus haben wir beide Modelle, die geographisch gewichtete Regression (GWR) und die Methode der kleinsten Quadrate (OLS) verglichen. Wir verwendeten folgende statistische Programme für die Datenverarbeitung, Analyse, Visualisierung und die Entwicklung der Modelle: Statistisches Paket für die Sozialwissenschaften (SPSS), Stata, Aeronautical Reconnaissance Coverage Geographisches Informationssystem (ArcGIS) und Geographisch gewichtete Regression 4 (GWR4). Die Prävalenz von Malaria variiert in Abhängigkeit von der lokalen Umgebung und diese Varianz wird durch die örtlich unterschiedliche physische Umgebung verursacht. Es zeigte sich in dieser Studie zudem, dass die Determinanten für Malaria in lokalen Regionen unterschiedlich waren. Wir folgern, dass ländliche Gebiete mit einem hohen Prozentsatz von Haushalten mit Nutz- und Haustieren einhöhere Malaria-Prävalenz aufwiesen als der nationale Durchschnitt in Indonesien. Darüber hinaus weist die Studie darauf hin, dass soziodemografische Variablen der Teilnehmer (z.B. Geschlecht, Alter, Bildungsgrad, Kenntnis der Zugänglichkeit und Nutzung von Gesundheitsdiensten, Maßnahmen zum Schutz vor Mückenstichen, und Wohnzustand der Studienteilnehmer) mit der Malariaprävalenz in endemischen Provinzen in Indonesien zusammenhängen. In Süd-Sumatra, Indonesien sind die unabhängigen Variablen Höhe, Entfernung vom Wald und Niederschlag im globalen OLS Modell signifikant mit Malariafällen assoziiert. Das ergänzende GWR Modell zeigte schlüssig, daß die Ursache der Malariafälle auf der dörflichen Ebene erheblich variiert. Daher ist es für den Entscheidungsträger, d.h. die Regierung, sehr wichtig, ein tiefergehendes Verständnis der regionalen und ökologischen Faktoren zu entwickeln, welche die bestätigten Malariafälle beeinflussen. Auf Grundlage der vorliegenden Ergebnisse empfehlen wir die Entwicklung nachhaltiger regionaler Malariakontrollprogramme, welche Anreize für die Beseitigung von Malaria schaffen, und insbesondere auf Dorfebene. Das Vorhandensein von bestimmten Tieren stellt einen Hauptrisikofaktor für Malaria im ländlichen Indonesien dar und muß in Bekämpfungsstrategien berücksichtigt werden. Hier empfehlen wir insbesondere für das Untersuchungsgebiet einen One Health Approach mit Integriertem Vector Management (IVM), beispielsweise die simultane Umsetzung von insektizidbehandelten Bettnetzen (ITN) und insektizidbehandelten Nutztieren (ITL). Darüber hinaus sind auch soziodemografische Faktoren, zum Beispiel die gesundheitliche Versorgung für die lokale und regionale Malaria-Prävalenz wichtig. Wir empfehlen den Ausbau von Bildung und öffentlichen Informationsmöglichkeiten und eine verbesserte Zugänglichkeit bzw. Nutzung der Gesundheitsfürsorge, um das Wissen und das Bewusstsein der Dorfbewohner bezüglich der Reduktion von Anopheles Stechmücken zu fördern. Wir empfehlen den Ausbau von Bildung und öffentlichen Informationsmöglichkeiten und eine verbesserte Zugänglichkeit bzw. Nutzung der Gesundheitsfürsorge, um das Wissen und das Bewusstsein der Dorfbewohner bezüglich der Reduktion von Anopheles Stechmücken zu fördern. Diese Forschungsarbeit zeigt, dass es einen Zusammenhang zwischen soziodemografischen Faktoren gibt, welche die Malaria-Prävalenz beeinflussen. Die unterschiedlichen Beziehungen zwischen Malaria und den soziodemografischen Faktoren, die die Krankheit beeinflussen können schliessen Merkmale der Teilnehmer ein. Diese Forschung stellt Faktoren dar, die verwaltet werden können und die Beseitigung der Malaria begünstigen würden. Dazu gehören eine Reihe von Präventionsverhalten auf individueller Ebene und die Nutzung der Netzwerke von primären Gesundheitszentren auf Gemeindeebene. Diese Studie legt nahe, dass die Verbesserung der Verfügbarkeit einer Vielzahl von Gesundheitseinrichtungen in endemischen Gebieten, insbesondere Informationen zu ihren Diensten und des Zugangs zu diesen wesentlich ist. Schlüsselwörter: Geographisch gewichtete Regression (GWR), Methode der kleinsten Quadrate (OLS), Akaike Information Criterion (AIC), physikalische Umwelt, lokalKlima, Sumatra, Regenfälle, Elevation, Entfernung zum Wasser, Ländliches Gebiet, Vieh, Zooprophylaxe, Zoopotenzierung, Multivariate-logistische Regressionsanalyse, Malaria-prävalenz, Soziale Gesundheitsdeterminanten, Sozialepidemiologie und Gesundheitsdienste der Gemeinschaft. Summary Malaria is an environmental disease, influenced not only by physical and biological environmental factors but also by socio-cultural ones. These factors affect each other, and, in turn, cause the disease in endemic areas. Some factors that cause the high morbidity rate associated with the disease include climate change, physical environment that varies geographically, socio-economic circumstances, and human behaviour in the affected areas. Other risk factors include housing conditions and poor sanitation, lack of hygiene practices, and inadequate health services in endemic areas. Efforts to eliminate malaria have been a topic at various public health meetings for decades. However, in Indonesia, malaria continues to be one of the leading causes of morbidity and mortality. The research aimed to analyse and model the critical variables associated with malaria in endemic areas of Indonesia. So, this included relationships between malaria and both socio-demographic variables and physical environments. The research is in three parts, adding value to a model that determines malaria in Indonesia. This dissertation follows a cross-sectional design survey. The research data in this PhD dissertation is drawn from four sources: routine reporting of malaria from provincial health departments in South Sumatra; the national basic health research data (IDN acronym: Riskesdas); climate data from the Meteorology, Climatology, and Geophysics Climatological Agency (IDN acronym: BMKG); spatial data from Geospatial Information Agency (IDN acronym: BIG). This study takes a holistic approach, integrating the following univariate, bivariate, and multivariable logistic regressions, to establish a modelling determinant of malaria. Additionally, the researchers compared the performance of both Geographically Weighted Regression (GWR) and Ordinary Least Square (OLS). It also used some statistical analysis software tools for data processing, analysis, visualisation, and the development of the model as follows: Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), Stata, Aeronautical Reconnaissance Coverage Geographic Information System (ArcGIS) 10.3, and GWR 4.0 version 4.0.90 for Windows.   The prevalence of malaria varied according to the local area, which, in turn, was related to the local physical environment that varied geographically. The determinants for malaria cases varied locally and regionally as well. Rural areas with a high percentage of households keeping livestock/pets showed a higher proportion of malaria prevalence than the national average. Other socio-demographic risk factors included gender, age, occupation, knowledge about healthcare, protection against mosquito bites, and condition of dwellings. This study reveals that the independent variables - "rainfall", "altitude", and "distance from mosquito resting sites in the forest," in global OLS analysis- are significantly associated with malaria cases in South Sumatra, Indonesia. On the other hand, in the GWR analysis, the determinants of malaria cases at the village level vary geographically. Therefore, it is essential for the decision maker, the government, to acquire a more in-depth understanding of region-specific, ecological factors that influence confirmed malaria cases. The findings lead to the recommendation for developing sustainable regional malaria control programs and incentivising malaria elimination efforts, particularly at the village level. In another setting, the research led to the conclusion that the presence of mid-sized livestock comprised a significant risk factor for contracting malaria in rural Indonesia. The recommendation, especially for the study area, is to employ integrated vector management (IVM), for example, the simultaneous implementation of insecticide-treated bed nets (ITNs) and insecticide-treated livestock (ITL). Other factors such as socio-demographic and use of health care facilities were also crucial as they related to malaria prevalence. Further, the research leads to the recommendation for increased education and increased promotion and utilisation of the health care framework to promote knowledge and awareness of villagers on how to protect themselves from Anopheles bites. Finally, improving information concerning the availability of health care services and access to various health facilities in endemic areas is essential. Keywords: Geographically weighted regression (GWR), ordinary least squares (OLS), Akaike information criterion (AIC), physical environment, local climate, Sumatra, rainfall, elevation, distance to water, rural area, livestock, zooprophylaxis, zoopotentation, multivariable analysis, malaria prevalence, social health determinants, social epidemiology, and community health services.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Additional Information:	Spatial modelling of malaria cases associated with environmental factors in South Sumatra, Indonesia. Malaria Journal available in the link https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85042627710&origin=inward&txGid=028d2cd5addeaa4bd0c1d48a23b26272 Does livestock protect from malaria or facilitate malaria prevalence? A cross-sectional study in endemic rural areas of Indonesia. Malaria Journal available in the link https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85052117769&origin=inward&txGid=40dc419031f4be6f28434307b1bebdf5 Social determinants of malaria in an endemic area of Indonesia. Malaria Journal available in the link https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85064345585&origin=inward&txGid=cef0ebcce62d9eebd6257ba59d904489
Uncontrolled Keywords:	Geographically weighted regression (GWR), ordinary least squares (OLS), Akaike information criterion (AIC), physical environment, local climate, Sumatra, rainfall, elevation, distance to water, rural area, livestock, zooprophylaxis, zoopotentation, multivariable analysis, malaria prevalence, social health determinants, social epidemiology, and community health services.
Subjects:	R Medicine > RA Public aspects of medicine > RA643-645 Disease (Communicable and noninfectious) and public health
Divisions:	10-Faculty of Public Health > 13101-Public Health Science (S2)
Depositing User:	Dr.rer.med Hamzah Hasyim, S.K.M, M.K.M
Date Deposited:	12 Feb 2020 04:29
Last Modified:	10 Apr 2023 02:09
URI:	http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/27264

Actions (login required)

View Item