Identifying urban hotspots of dengue, chikungunya, and Zika transmission in Mexico to support risk stratification efforts: a spatial analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective Aedes aegypti control is limited, in part, by the difficulty in achieving sufficient intervention coverage. To maximise the effect of vector control, areas with persistently high numbers of Aedes-borne disease cases could be identified and prioritised for preventive interventions. We aimed to identify persistent Aedes-borne disease hotspots in cities across southern Mexico. METHODS: In this spatial analysis, geocoded cases of dengue, chikungunya, and Zika from nine endemic Mexican cities were aggregated at the census-tract level. We included cities that were located in southern Mexico (the arbovirus endemic region of Mexico), with a high burden of dengue cases (ie, more than 5000 cases reported during a 10-year period), and listed as high priority for the Mexican dengue control and prevention programme. The Getis-Ord Gi*(d) statistic was applied to yearly slices of the dataset to identify spatial hotspots of each disease in each city. We used Kendall's W coefficient to quantify the agreement in the distribution of each virus. FINDINGS: 128 507 dengue, 4752 chikungunya and 25 755 Zika clinical cases were reported between Jan 1, 2008, and Dec 31, 2016. All cities showed evidence of transmission heterogeneity, with a mean of 17·6% (SD 4·7) of their total area identified as persistent disease hotspots. Hotspots accounted for 25·6% (SD 9·7; range 12·8-43·0) of the population and 32·1% (10·5; 19·6-50·5) of all Aedes-borne disease cases reported. We found an overlap between hotspots of 61·7% for dengue and Zika and 53·3% for dengue and chikungunya. Dengue hotspots in 2008-16 were significantly associated with dengue hotspots detected during 2017-20 in five of the nine cities. Heads of vector control confirmed hotspot areas as problem zones for arbovirus transmission. INTERPRETATION: This study provides evidence of the overlap of Aedes-borne diseases within geographical hotspots and a methodological framework for the stratification of arbovirus transmission risk within urban areas, which can guide the implementation of surveillance and vector control. FUNDING: USAID, the US Centers for Disease Control and Prevention, the Canadian Institutes of Health Research, International Development Research Centre, Fondo Mixto CONACyT (Mexico)-Gobierno del Estado de Yucatan, and the US National Institutes of Health. TRANSLATION: For the Spanish translation of the abstract see Supplementary Materials section.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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)
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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 ».