MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.4081/gh.2021.948

Медицинская библиотека · Geospatial health · 2021

Географическая неоднородность и характеристики социально-экологических рисков денге в Джакарте, Индонезия.

Prasetyowati Heni, Dhewantara Pandji Wibawa, Hendri Joni, Astuti Endang Puji, Gelaw Yalemzewod Assefa, Harapan Harapan, Ipa Mara, Widyastuti Widyastuti, Handayani Dwi Oktavia Tatri Lestari, Salama Ngabila, Picasso Mirsal

СтатьяМашинный перевод · не проверен

Аннотация

Цель этого исследования заключалась в оценке роли изменчивости климата в распространении лихорадки денге (ДФ), эндемической арбовирусной инфекции, существующей в Джакарте, Индонезия. Проделанная работа включала анализ пространственного распределения подтвержденных случаев ДФ в период с января 2007 года по декабрь 2018 года с учетом социально-демографических и экологических факторов в районах повышенного риска ДФ. Для изучения взаимосвязи между частотностью ДФ и климатическими факторами использовалась корреляция рейтинга Спирмана. С использованием глобальной статистики Морана и местного показателя для анализа пространственных связей были изучены территориально-пространственные кластеры и &quot; горячие точки &quot; . Для сопоставления и выявления демографических и социально-экологических характеристик выявленных горячих точках и кластерах с низким риском был проведен анализ классификации и регрессии деревьев (САРТ). Сезонная распространенность DF коррелировалась с осадками (r=0,254, P<0,01), влажностью (r=0,340, P<0,01), диполовым индексом режима (r= −0,459, P<0,01) и Tmin (r= − 0,181, P<0,05). На уровне деревень (I=0,294, P<0,001) было зарегистрировано 22 &quot; горячих точек &quot; с концентрацией в центральной и восточной частях Джакарты. Анализ CART показал, что возраст и род занятий являются наиболее важными факторами, объясняющими кластеризацию DF. Для улучшения положения тех, кто проживает в определенных районах Джакарты с высокой степенью риска, необходимы конкретные мероприятия и мероприятия в области народонаселения.

Для цитирования: Prasetyowati Heni, Dhewantara Pandji Wibawa, Hendri Joni, Astuti Endang Puji, Gelaw Yalemzewod Assefa, Harapan Harapan, Ipa Mara, Widyastuti Widyastuti, Handayani Dwi Oktavia Tatri Lestari, Salama Ngabila, Picasso Mirsal. Geographical heterogeneity and socio-ecological risk profiles of dengue in Jakarta, Indonesia.. Geospatial health. 2021. DOI: 10.4081/gh.2021.948.
Название и аннотация на языке оригинала

Geographical heterogeneity and socio-ecological risk profiles of dengue in Jakarta, Indonesia.

The aim of this study was to assess the role of climate variability on the incidence of dengue fever (DF), an endemic arboviral infection existing in Jakarta, Indonesia. The work carried out included analysis of the spatial distribution of confirmed DF cases from January 2007 to December 2018 characterising the sociodemographical and ecological factors in DF high-risk areas. Spearman's rank correlation was used to examine the relationship between DF incidence and climatic factors. Spatial clustering and hotspots of DF were examined using global Moran's I statistic and the local indicator for spatial association analysis. Classification and regression tree (CART) analysis was performed to compare and identify demographical and socio-ecological characteristics of the identified hotspots and low-risk clusters. The seasonality of DF incidence was correlated with precipitation (r=0.254, P<0.01), humidity (r=0.340, P<0.01), dipole mode index (r= -0.459, P<0.01) and Tmin (r= -0.181, P<0.05). DF incidence was spatially clustered at the village level (I=0.294, P<0.001) and 22 hotspots were identified with a concentration in the central and eastern parts of Jakarta. CART analysis showed that age and occupation were the most important factors explaining DF clustering. Areaspecific and population-targeted interventions are needed to improve the situation among those living in the identified DF high-risk areas in Jakarta.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.