Location of active transmission sites of <i>Schistosoma japonicum</i> in lake and marshland regions in China
Notice bibliographique
Résumé
Schistosomiasis control in China has, in general, been very successful during the past several decades. However, the rebounding of the epidemic situation in some areas in recent years raises concerns about a sustainable control strategy of which locating active transmission sites (ATS) is a necessary first step. This study presents a systematic approach for locating schistosomiasis ATS by combining the approaches of identifying high risk regions for schisotosmiasis and extracting snail habitats. Environmental, topographical, and human behavioural factors were included in the model. Four significant high-risk regions were detected and 6 ATS were located. We used the normalized difference water index (NDWI) combined with the normalized difference vegetation index (NDVI) to extract snail habitats, and the pointwise 'P-value surface' approach to test statistical significance of predicted disease risk. We found complicated non-linear relationships between predictors and schistosomiasis risk, which might result in serious biases if data were not properly treated. We also found that the associations were related to spatial scales, indicating that a well-designed series of studies were needed to relate the disease risk with predictors across various study scales. Our approach provides a useful tool, especially in the field of vector-borne or environment-related diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».