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Enregistrement W4406130015 · doi:10.1017/s0950268824001791

The 2023 fatal dengue outbreak in Bangladesh highlights a paradigm shift of geographical distribution of cases

2025· article· en· W4406130015 sur OpenAlexfundno aff
Mohammad Nayeem Hasan, Mahbubur Rahman, Meraj Uddin, Shah Ali Akbar Ashrafi, Kazi Mizanur Rahman, Kishor Kumar Paul, Mohammad Ferdous Rahman Sarker, Farhana Haque, Avinash Sharma, Danai Papakonstantinou, Priyamvada Paudyal, Md Asaduzzaman, Alimuddin Zumla, Najmul Haider

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipNational Institutes of HealthMinistry of Health and Family WelfareInternational Development Research Centre
Mots-clésDengue feverOutbreakChristian ministryUrbanizationMedicineIncidence (geometry)GeographyDemographyCapital cityDengue virusPopulationEnvironmental healthSocioeconomicsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2023, Bangladesh experienced its largest and deadliest outbreak of the Dengue virus (DENV), reporting the highest-ever recorded annual cases and deaths. Historically, most of the cases were recorded in the capital city, Dhaka. We aimed to characterize the geographical transmission of DENV in Bangladesh. From 1 January–31 December 2023, we extracted and analyzed daily data on dengue cases and deaths from the Management Information System of the Ministry of Health and Family Welfare. We performed a generalized linear mixed model to identify the associations between division-wise daily dengue counts and various geographical and meteorological covariates. The number of dengue cases reported in 2023 was 1.3 times higher than the total number recorded in the past 23 years (321,179 vs. 244,246), with twice as many deaths than the total fatalities recorded over the past 23 years (1705 vs. 849). Of the 1,705 deaths in 2023, 67.4% ( n = 1,015) died within one day after hospital admission. The divisions southern to Dhaka had a higher dengue incidence/1000 population (2.30 vs. 0.50, p <0.01) than the northern divisions. Festival-related travel along with meteorological factors and urbanization are likely to have contributed to the shift of dengue from Dhaka to different districts in Bangladesh.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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