Clustering of and Risk Factors for the Porcine High Fever Disease in a Region of Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Porcine high fever disease (PHFD) emerged in 2006 in China and spread to Vietnam. Little work has been carried out to investigate PHFD risk factors and space-time dynamics. To fill this gap, we investigated probable cases of PHFD at household level as the outcome. A study area, approximately 100 sq. km, was selected from a province of southern Vietnam that had reported the outbreak of PHFD in 2008. A survey was conducted in the study area to collect information about swine health problems during 2008. The questionnaire included three sections: general information, clinical signs of disease in pigs and production factors believed to be risk factors. Cases were defined at the household level and included interpretation of clinical signs in series. Logistic regression with a random intercept at the hamlet level was used to assess risk factors for PHFD at the household level. Spatial clustering was investigated using the D-function and a Cuzick-Edward's test. Spatial clusters were evaluated using a spatial relative risk surface and the spatial scan statistic using a Bernoulli model. Space-time clustering was explored using a space-time K-function and Knox's test. Space-time clusters were evaluated using a space-time permutation model in SaTScan. Of 955 households with questionnaire data, 33.4% were classified as cases. The statistical significance of space and space-time clustering differed between methods employed. The risk factors associated with occurrence of cases were higher numbers of sows and finishing pigs (log 2 transformed), receiving pigs from an external source and the interaction between using 'water green crop' (WGC) as pig feed and owning ducks with or without direct contact with pigs. The interaction between the presence of ducks and feeding WGC to pigs suggested the involvement of pathogens that might be present in water (environment) and could further replicate in or on ducks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».