The association between the incidence of Lyme disease in the USA and indicators of greenness and land cover
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease (LD) is the most common vector-borne illness in the USA. Incidence is related to specific environmental conditions such as temperature, metrics of land cover, and vertebrate species diversity. To determine whether greenness, as measured by the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and other selected indices of land cover were associated with the incidence of LD in the northeastern USA for the years 2000-2018, we conducted an ecological analysis of incidence rates of LD in counties of 15 "high" incidence states and the District of Columbia for 2000-2018. Annual counts of LD by county were obtained from the US Centers for Disease Control and values of NDVI were acquired from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer instrument aboard Terra and Aqua Satellites. County-specific values of human population density, area of land and water were obtained from the US Census. Using quasi-Poisson regression, multivariable associations were estimated between the incidence of LD, NDVI, land cover variables, human population density, and calendar year. We found that LD incidence increased by 7.1% per year (95% confidence interval: 6.8-8.2%). Land cover variables showed complex non-linear associations with incidence: average county-specific NDVI showed a "u-shaped" association, the standard deviation of NDVI showed a monotonic upward relationship, population density showed a decreasing trend, areas of land and water showed "n-shaped" relationships. We found an interaction between average and standard deviation of NDVI, with the highest average NDVI category; increased standard deviation of NDVI showed the greatest increase in rates. These associations cannot be interpreted as causal but indicate that certain patterns of land cover may have the potential to increase exposure to infected ticks and thereby may contribute indirectly to increased rates of LD. Public health interventions could make use of these results in informing people where risks may be high.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».