Relationship between meteorological factors and the incidence of severe fever with thrombocytopenia syndrome: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although meteorological factors are connected with severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS) incidence, available findings have been inconsistent. This study was performed to systematically evaluate the correlation between meteorological factors and SFTS incidence. METHODS: We performed a thorough literature search in PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, and Chinese databases from databases initiatives to November 30, 2024. Literature was searched for correlation between meteorological factors and SFTS incidence. Two researchers screened the retrieved literature based on exclusion and inclusion criteria. Finally, data extraction and quality evaluation were carried out for the included literature, and meta-analysis was executed applying the R package (4.4.1). RESULTS: = -0.69, 95%CI -0.78- -0.59, P < 0.001), and the average wind speed was not significantly correlated with SFTS incidence (P > 0.05). CONCLUSIONS: Factors such as temperature, humidity, precipitation, sunshine duration, and atmospheric pressure are related to the incidence of SFTS with a certain lag effect. Future studies on the relationship between meteorological factors and the incidence of SFTS should fully consider human activities and environmental factors, and explore the pathogenesis and transmission mechanisms in greater depth, so as to provide targeted preventive measures. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».