Comparison of Climatic Factors Contributing to Hand-Foot-and-Mouth Disease Outbreak in the Northern and the Central Regions of Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hand-foot-and-mouth disease (HFMD) has been noted as one of the most common contagious diseases in Thailand. Each year the highest reported cases have been mostly found in the Northern and the Central regions. These regions are quite different in terms of topography and climate. Therefore, the interest of this research was to compare the climatic factors that affect the incidence of HFMD outbreak. Objective: The research objective was to identify the climatic factors influencing HFMD in the two regions. Methods: The research applied spatial autocorrelation via the stepwise regression analysis to elaborate the influence of climatic factors on HFMD outbreaks during 2006-2016. Results: The HFMD distribution patterns mapping in this study indicated that there were large infectious areas in almost every province in both the Northern and the Central regions during 2012-2016. The stepwise regression analysis evaluated all possible combinations of the explanatory input candidate variables, including average temperature, average rainfall, air pressure, and relative humidity. The study finds found that the major climate factors pertaining to HFMD occurrence in the Northern region were temperature and humidity (R2 = 0.56), whereas humidity and rainfall (R2 = 0.49) played important roles in the Central region. The results confirmed the meteorological factors which were statistically significant in association with HFMD cases in seasonal of Thailand. Conclusion: It was concluded that the use of spatial autocorrelation in GIS and stepwise regression approach should be encouraged in epidemiology in estimating the involvement of meteorological indicators on the spatial distribution of HFMD and health geography in climate change situation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».