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Enregistrement W4414053476 · doi:10.2196/70491

Dengue Epidemiology in 7 Southeast Asian Countries: 24-Year, Retrospective, Multicountry Ecological Study

2025· article· en· W4414053476 sur OpenAlexvenueno aff
Shun-Long Weng, Fang-Yu Hung, Sung-Tse Li, Bo‐Huang Liou, Chun‐Yan Yeung, Yu‐Lin Tai, Ya-Ning Huang, Nan-Chang Chiu, Liang-Yen Lin, Hsin Chi, Chien‐Yu Lin

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésDengue feverPublic healthEpidemiologySoutheast asiaEcological studyDengue vaccineEpidemiological surveillanceDengue haemorrhagic fever

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dengue fever remains the most significant vector-borne disease in Southeast Asia, imposing a substantial burden on public health systems. Global warming and increased international mobility may exacerbate the disease's prevalence. Furthermore, the unprecedented COVID-19 pandemic may have influenced the epidemiological patterns of dengue. Objective: This study aimed to evaluate epidemiological changes in dengue incidence in Southeast Asia. Methods: We conducted a retrospective, multicountry ecological study analyzing trends in dengue incidence in 7 Southeast Asian countries from January 2000 to December 2023. Data were extracted from official World Health Organization reports and national health department databases. Countries with data that were incomplete, inconsistent, or not publicly available were excluded from the final analysis. Annual incidence rates were analyzed, and linear trends were calculated to assess long-term patterns. Results: Epidemiological data from 7 Southeast Asian countries, comprising Thailand, Singapore, Vietnam, Malaysia, the Philippines, Cambodia, and Taiwan, were analyzed across the 24-year study period. A notable nadir in dengue cases was observed coinciding with the COVID-19 pandemic. Significant increasing trends in dengue incidence were identified in Singapore, Vietnam, Malaysia, and the Philippines (slopes: 8.243, 6.513, 8.737, and 8.172; R2 values: 0.14, 0.34, 0.345, and 0.46, respectively, all P<.05). Conclusions: Dengue fever continues to pose a significant public health challenge in Southeast Asia. Our analysis demonstrates a substantial increase in dengue cases in several countries over the study period. While a temporary decline was observed during the COVID-19 pandemic, a subsequent resurgence of cases highlights the persistent threat of dengue in the region. These findings underscore the critical need for sustained surveillance and innovative control strategies to mitigate the impact of dengue in Southeast Asia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,425 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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