Spatiotemporal clusters of acute respiratory infections associated with socioeconomic, meteorological, and air pollution factors in South Punjab, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background In Pakistan, acute respiratory infections (ARI) continue to be a major public health problem. However, there is still a lack of scholarly work regarding different environmental and socioeconomic influencing factors and how they interact with respiratory infections. Furthermore, we do not know much about geographic variation in this context. Therefore, our study examines the ecological-level spatial and temporal patterns of acute respiratory infection incidence (ARI) and their geographic relationship with selected socio-economic, meteorological, and air pollution factors in Pakistan. Methods We applied the spatiotemporal scan statistics to examine the purely temporal, spatial, and spatiotemporal clusters of ARI in South Punjab, Pakistan for five years (2016–2020). Generalized Linear Model (GLM) and geographically weighted regression (GWR) were also applied to model the linear and non-linear spatial relationships between selected variables and ARI. Results Our results indicate that in the central and northern regions of Pakistan, two spatial clusters of ARI were present, accounting for 28.5% of the total cases. A spatiotemporal cluster with a relative risk of 1.57 was discovered in the northeastern area. The results obtained from the season-based GLM highlighted the significance of climatic factors (temperature, fog, dust storms) and air pollutants (NO2) in influencing ARI incidence, while socio-economic variables (rural population, literacy) had limited impact. In addition, GWR revealed that the relationships between predictors and ARI incidence varied across locations, emphasizing the importance of considering local settings. Season-based non-stationary GLM revealed a multifaceted interaction among socio-economic, meteorological, and air pollution factors. Conclusions Our study provides evidence about environmental and socio-economic factors significantly associated with ARI incidence. In addition, this study provides the first baseline of ARI cases in Pakistan to plan for intervention and adaptation strategies and may be replicated in other regions of comparable settings worldwide.
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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 | 0,002 |
| 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 ».