Analysis of Climatic Structure with Karachi Dengue Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Various studies have reported that global warming causes unstable climate and serious impact on physical environment and public health. The increasing incidence of dengue case is now a priority health issue and has become a health burden for Pakistan. In this study it has been investigated that spatial pattern of environment causes the emergence or increasing rate of dengue fever incidence that effects the population and its health. The climatic or environmental and the Dengue Fever (DF) case data was processed by coding, editing, tabulating, recoding and restructuring and finally applying different statistical methods, techniques and procedures for the analysis and interpretation. Five climatic variables which we have studied are precipitation (P), Maximum temperature (Mx), Minimum temperature (Mn), Humidity (H) and Wind speed (W) collected from 1980-2012. The data on Dengue Fever cases in Karachi for the period 2010 to 2012 are available and reported on weekly basis. Principal Component 1 (PC1) for all groups of the period can be interpreted as the General atmospheric condition. PC2 the second important climate factor for dengue period (2010-2012) comes out contrast between precipitation and wind speed. PC3 is the weighted difference between maximum temperature and wind speed. PC4 is the contrast between maximum and wind speed. Negative Binomial and Poisson regression model are used to correlate the dengue fever incidence to climatic variable and principal component (PC) score. Due to the problems of over dispersion the Poisson models are not useful for interpretation through Negative Binomial model we found that relative humidity causes an increase on the chances of dengue occurrence by 1.71% times. While maximum temperature positively influence on the chances dengue occurrence by 19.48% times. Minimum temperature affects on the chances of dengue occurrence by 11.51% times. Wind speed is effecting negatively on the weekly occurrence of dengue fever by 7.41%times.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».