Factors Associated With the Spatial Distribution of Severe Fever With Thrombocytopenia Syndrome in Zhejiang Province, China: Risk Analysis Based on Maximum Entropy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS) is an emerging infectious disease that was first identified in mainland China in 2009 and has been reported in Zhejiang Province, China, since 2011. However, few studies have focused on the association between ticks, host animals, and SFTS. Objective: In this study, we analyzed the influence of meteorological and environmental factors as well as the influence of ticks and host animals on SFTS. This can serve as a foundational basis for the development of strategic policies aimed at the prevention and control of SFTS. Methods: Data on SFTS incidence, tick density, cattle density, and meteorological and environmental factors were collected and analyzed using a maximum entropy-based model. Results: As of December 2019, 463 laboratory-confirmed SFTS cases were reported in Zhejiang Province. We found that the density of ticks, precipitation in the wettest month, average temperature, elevation, and the normalized difference vegetation index were significantly associated with SFTS spatial distribution. The niche model fitted accurately with good performance in predicting the potential risk areas of SFTS (the average test area under the receiver operating characteristic curve for the replicate runs was 0.803 and the SD was 0.013). The risk of SFTS occurrence increased with an increase in tick density, and the response curve indicated that the risk was greater than 0.5 when tick density exceeded 1.4. The risk of SFTS occurrence decreased with increased precipitation in the wettest month, and the risk was less than 0.5 when precipitation exceeded 224.4 mm. The relationship between elevation and SFTS occurrence showed a reverse V shape, and the risk peaked at approximately 400 m. Conclusions: Tick density, precipitation, and elevation were dominant influencing factors for SFTS, and comprehensive intervention measures should be adjusted according to these factors to reduce SFTS incidence in Zhejiang Province.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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)
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 ».