Epidemiological Determinants Associated with the Spread of Dengue Fever in Lahore, Punjab -2013
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dengue is the most rapidly spreading mosquito-borne viral disease in the world. It is one of the important public health emergencies of international concern as per International Health Regulations (IHR). In Punjab the disease suddenly saw an upsurge towards August 2011 especially in Lahore and adjoining areas of Punjab. By 2011, total of 20864 cases of Dengue had been reported in the province, including 17256 in Lahore alone. A large number of these cases i.e. 21292 in Punjab including 17232 in Lahore only were cured while a total of 352 deaths including 279 in Lahore were reported. Apart from Lahore, maximum number of cases have been reported from Faisalabad (783), followed by Rawalpindi (410), Pakpattan (233) and Sheikhupura (225). Objective: To identify epidemiological determinants responsible for causation of Dengue for preventing future outbreaks in the study area particularly and in Punjab in general. Methods: A case control study was conducted in December 2013 to identify the epidemiological determinants for spread of Dengue Fever. Cases were those confirmed with IgM/IgG positive (n=147) living in Data Ganjbaksh town Lahore and controls (n=300) were selected from the same area who were suspected cases with laboratory negative results. A standardized questionnaire was developed to collect data. A line list of cases was developed, and data was analyzed using Epi Info version 7.0 Results: Variables found significant in the bivariate analysis were included in a logistic regression analysis. The presence of indoor stagnant water (OR 3.7), indoor larvae (OR 3.1), not using repellent (OR 2.7), and older age (OR 1.2) were independent determinants of dengue infection (P<0.01 for all). Conclusions: Health education campaigns for improved water storage practices. Indoor residual sprays in urban and peri-urban high-risk areas 1 month before the transmission period. Community based environmental management was recommended.
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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 | 0,000 | 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 ».