Ecological correlates and predictors of Lassa fever incidence in Ondo State, Nigeria 2017–2021: an emerging urban trend
Notice bibliographique
Résumé
Lassa fever (LF) is prevalent in many West African countries, including Nigeria. Efforts to combat LF have primarily focused on rural areas where interactions between rodents and humans are common. However, recent studies indicate a shift in its occurrence from rural to urban areas. We analysed secondary data of reported LF outbreaks from 2017 to 2021 in Ondo State, Nigeria to identify the distribution pattern, ecological variations, and other determinants of disease spread from the ward level using nearest neighbour statistics and regression analysis. Data utilised include LF incidence, ecological variables involving population, nighttime light intensity, vegetation, temperature, market presence, road length, and building area coverage. ArcGIS Pro 3.0 software was employed for spatial analysis. Results revealed spatio-temporal clustering of LF incidents between 2017 and 2021, with an increasing trend followed by a decline in 2021. All wards in Owo Local Government Area were identified as LF hotspots. The ecological variables exhibited significant correlations with the number of LF cases in the wards, except for maximum temperature. Notably, these variables varied significantly between wards with confirmed LF and those without. Therefore, it is important to prioritise strategies for mitigating LF outbreaks in urban areas of Nigeria and other LF-endemic countries.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».