A nationwide joint spatial modelling of simultaneous epidemics of dengue, chikungunya, and Zika in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chikungunya, and Zika emerged in the 2010s in the Americas, causing simultaneous epidemics with dengue. However, little is known of these Aedes-borne diseases (ABDs) joint patterns and contributors at the population-level. METHODS: We applied a novel Poisson-multinomial spatial model to the registered cases of dengue (n = 291,820), chikungunya (n = 75,913), and Zika (n = 72,031) by municipality in Colombia, 2014-2016. This model estimates the relative risk of total ABDs cases and associated factors, and, simultaneously, the odds of presence and contributors of each disease using dengue as a baseline category. This approach allows us to identify combined characteristics of ABDs, since they are transmitted by the same mosquitoes, while also identifying differences between them. RESULTS: We found an increased ABDs risk in valleys and south of the Andes, the Caribbean coast, and borders, with temperature as the main contributor (Relative Risk 2.32, 95% Credible Interval, CrI, 2.05-2.64). Generally, dengue presence was the most probable among the ABDs, although that of Zika was greater on Caribbean islands. Chikungunya and Zika were more likely present than dengue in municipalities with less vegetation (Odds Ratio, OR, 0.75, 95%CrI 0.65-0.86, and 0.85, 95%CrI 0.74-0.99, respectively). Chikungunya tended to be present in more socially vulnerable areas than dengue (OR 1.20, 95%CrI 0.99-1.44) and Zika (OR 1.19, 95%CrI 0.95-1.48). CONCLUSIONS: Important differences between the ABDs were identified and can help guide local and context-specific interventions, such as those aimed at preventing cases importation in border and tourism locations and reducing chikungunya burden in socially vulnerable regions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».