The impact of temperature and humidity measures on influenza A (H7N9) outbreaks—evidence from China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the non-linear effects of meteorological factors on the incidence of influenza A H7N9 and to determine what meteorological measure, and on which day preceding symptom onset, has the most significant effect on H7N9 infection. METHODS: We applied a zero truncated Poisson regression model incorporating smoothed spline functions to assess the non-linear effect of temperature (maximum, minimum, and daily difference) and relative humidity on H7N9 human case numbers occurring in China from February 19, 2013 to February 18, 2014, adjusting for the effects of age and gender. RESULTS: Both daily minimum and daily maximum temperature contributed significantly to human infection with the influenza A H7N9 virus. Models incorporating the non-linear effect of minimum or maximum temperature on day 13 prior to disease onset were found to have the best predictive ability. For minimum temperature, high risk was found to range from approximately 5 to 9°C and moderate risk from -10 to 0°C; temperatures of >9°C represented a low risk. For maximum temperature, high risk was found to range from approximately 13 to 18°C and moderate risk from 0 to 4°C; temperatures of >18°C represented a low risk. Relative humidity was not significantly associated with the incidence of infection. The incidence of H7N9 was higher for males compared to females (p<0.01) and it peaked at around 60-70 years of age. CONCLUSIONS: We provide direct evidence to support the role of climate conditions in the spread of H7N9 and thereby address a critical question fundamental to our understanding of the epidemiology and evolution of H7N9. These findings could be used to inform targeted surveillance and control efforts aimed at reducing the future spread of H7N9.
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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 | 0,008 |
| 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 ».