Early warning signal for dengue outbreaks and identification of high risk areas for dengue fever in Colombia using climate and non-climate datasets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dengue has been prevalent in Colombia with high risk of outbreaks in various locations. While the prediction of dengue epidemics will bring significant benefits to the society, accurate forecasts have been a challenge. Given competing health demands in Colombia, it is critical to consider the effective use of the limited healthcare resources by identifying high risk areas for dengue fever. METHODS: The Climate Risk Factor (CRF) index was constructed based upon temperature, precipitation, and humidity. Considering the conditions necessary for vector survival and transmission behavior, elevation and population density were taken into account. An Early Warning Signal (EWS) model was developed by estimating the elasticity of the climate risk factor function to detect dengue epidemics. The climate risk factor index was further estimated at the smaller geographical unit (5 km by 5 km resolution) to identify populations at high risk. RESULTS: From January 2007 to December 2015, the Early Warning Signal model successfully detected 75% of the total number of outbreaks 1 ~ 5 months ahead of time, 12.5% in the same month, and missed 12.5% of all outbreaks. The climate risk factors showed that populations at high risk are concentrated in the Western part of Colombia where more suitable climate conditions for vector mosquitoes and the high population level were observed compared to the East. CONCLUSIONS: This study concludes that it is possible to detect dengue outbreaks ahead of time and identify populations at high risk for various disease prevention activities based upon observed climate and non-climate information. The study outcomes can be used to minimize potential societal losses by prioritizing limited healthcare services and resources, as well as by conducting vector control activities prior to experiencing epidemics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».