Association between air travel and importation of chikungunya into the USA
Notice bibliographique
Résumé
Background: During infectious disease outbreaks with pandemic potential, the number of air passengers travelling from the outbreak source to international destinations has been used as a proxy for disease importation risk to new locations. However, evaluations of the validity of this approach are limited. We sought to quantify the association between international air travel and disease importation using the 2014-2016 chikungunya outbreak in the Americas as a case study. Methods: We used country-level chikungunya case data to define a time period of epidemic activity for each of the 45 countries and territories in the Americas reporting outbreaks between 2014 and 2016. For each country, we identified airports within or proximate to areas considered suitable for chikungunya transmission and summed the number of commercial air passengers departing from these airports during the epidemic period to each US state. We used negative binomial models to quantify the association between the number of incoming air passengers from countries experiencing chikungunya epidemics and the annual rate of chikungunya importation into the USA at the state level. Results: We found a statistically significant positive association between passenger flows via airline travel from countries experiencing chikungunya epidemics and the number of imported cases in the USA at the state level (P < 0.0001). Additionally, we found that as the number of arriving airline passengers increased by 10%, the estimated number of imported cases increased by 5.2% (95% CI: 3.0-7.6). Conclusion: This validation study demonstrated that air travel was strongly associated with observed importation of chikungunya cases in the USA and can be a useful proxy for identifying areas at increased risk for disease importation. This approach may be useful for understanding exportation risk of other arboviruses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».