Spatial prediction of canine visceral leishmaniasis in an endemic urban area of Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Canine visceral leishmaniasis (CVL) is a widespread zoonotic disease in Brazil. This study aimed to identify and predict spatial patterns of CVL in an endemic city, Votuporanga, and examine disease associations with key environmental and anthropogenic factors at a fine spatial scale. First, we estimated the spatial clustering of CVL cases relative to non-cases from 8,146 dogs. Second, we assessed CVL density using a Kernel density ratio map. Third, we analyzed associations between disease occurrence and selected variables derived from the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), number of buildings, building area, and street density using binary logistic regression models. Finally, we predicted the spatial odds of CVL using a Generalized Additive Model (GAM) that incorporated the significant covariates. Our results revealed significant clustering of cases up to a range of 1.7 km. Mean NDVI, street density, and sparse vegetation were statistically significant, increasing the odds of CVL by 431%, 109%, and 100%, respectively, per unit change. The predictive performance of the GAM, evaluated through cross-validation, indicated that the model incorporating mean NDVI achieved the best fit, with an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve of 0.74 (CI 0.72-0.76). Our findings demonstrate that CVL is widespread across the city, predominantly in urban fringe areas, with nearly 45% of the city classified as having increased odds of CVL (>1). In contrast, the downtown area exhibited lower odds of disease. Furthermore, we identified distinct parasite genotypes across the city, primarily in areas with higher disease odds. Altogether, our results highlight how biological and environmental data can be integrated into mapping to enhance the understanding of the spatial dynamics of disease transmission in urban areas.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».