Effect of temperature, rainfall and relative density of rodent reservoir hosts on zoonotic cutaneous leishmaniasis incidence in Central Tunisia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To study the effect of climate variability and rodent density on the incidence of zoonotic cutaneous leishmaniasis (ZCL) in humans.Methods: We collected monthly ZCL human cases in primary health care facilities, in schools and in the community.We collected monthly climate parameters such as temperature, humidity, rainfall, wind direction and wind speed, and rodent density.We investigated the relationship between ZCL incidence and climate and environmental variables by univariate and different multivariable analysis (multiple linear regression, negative binomial regression and autoregressive integrated moving average). Results:The ZCL number peaked in October and November.In univariate analysis, positive associations were found for the maximum, mean and minimum temperatures lagged for three and six months, with higher correlation coefficient for the mean temperature lagged for six months (r = 0.837, P < 0.01).All multivariate analyses showed positive association between monthly ZCL incidence and the six months moving average temperature with higher correlation coefficients and very small significant level, whereas negative association was observed for the cumulative rainfall of the last year.Conclusions: This work showed a significant association between ZCL incidence and climate variables suggesting that ecological early warning system could be applied for ZCL.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».