Associations Between Environmental Conditions and Infection With Respiratory Syncytial Virus in Japan: A Spatiotemporal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Respiratory syncytial virus (RSV) poses a significant disease burden among children <5 worldwide. Yet systematic analyses of how complex environmental factors are associated with RSV transmission are still lacking in many countries. Methods We introduced a novel 3-stage, data-driven framework to assess the impacts of environmental factors, including meteorological conditions, air pollutants, and extreme weather, on RSV infections from a spatiotemporal perspective. It includes (1) spatiotemporal patterns of RSV transmission; (2) a hierarchical model (HSDLNM) to examine associations between environmental factors and RSV transmission, estimating relative risks (RRs) and 95% confidence intervals; and (3) an interpretable machine learning model, Gaussian Process Boosting, to predict RSV infections using historical environmental data. We validated the applicability of the proposed framework in Japan. Results Weekly data on the number of newly lab-confirmed RSV-positive cases, meteorological factors, and air pollutants were collected from 47 Japanese prefectures (2013–2019). We identified the meteorological thresholds strongly linked to elevated RSV infections, particularly weekly average temperature <10°C (RR, 1.10) or >20°C (RR, 1.13) and weekly average relative humidity <60% (RR, 1.04) or >70% (RR, 1.06). Short-term exposure to particulate matter of 2.5 μm(PM2.5) is associated with elevated infection risk. Additionally, historical environmental data aid in forecasting RSV activities in Japan. Conclusions This study presents the relationships between environmental factors and RSV infections in Japan. Our framework could be applied to areas with similar RSV seasonality to further understand environmental impacts regionally. This research helps inform policy decisions on RSV prophylaxis strategies, supporting cost-effective measures for controlling and preventing early transmission.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».