Spatial Evaluation of Dengue Transmission and Vector Abundance in the City of Dhaka, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many urban areas in low and middle income countries have experienced major dengue epidemics, and the city of Dhaka, the capital city of Bangladesh, is one of them. Understanding models based on land cover and land use in urban areas in relation to vector abundance and possible disease transmission can be a major epidemiological tool in identifying disease incidence and prevalence. Demographic and human behavioral factors can also play a role in determining microenvironments for entomological distribution—which is a major risk factor for epidemicity. Data collected from a cross-sectional entomological survey in the city of Dhaka during the monsoon season of 2012 and two serological surveys—one pre-monsoon and another post-monsoon in 2012—were analyzed in this study. A total of 898 households and 1003 containers with water were inspected, and 1380 Ae. aegypti pupae and 4174 larvae were counted in these containers. All Stegomyia indices were found to be the highest in the central business and residential mixed zone. The odds ratios of risk factors for seroprevalence, including sex, age, self-reported febrile illness during the previous six months, and travel during the last six months, were calculated; age distribution was found to be a highly significant risk factor (p = value < 0.0001). The study offers clear patterns of dengue viral transmission, disease dynamics, and their association with critical spatial dimensions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».