MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3389/fpubh.2020.571984

Медицинская библиотека · Frontiers in public health · 2020

Analysis of Hemorrhagic Fever With Renal Syndrome Using Wavelet Tools in Mainland China, 2004-2019.

Zou Lu-Xi, Sun Ling

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Introduction

Hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) is a life-threatening public health problem in China, accounting for ~90% of HFRS cases reported globally. Accurate analysis and prediction of the HFRS epidemic could help to establish effective preventive measures. Materials and

Methods

In this study, the geographical information system (GIS) explored the spatiotemporal features of HFRS, the wavelet power spectrum (WPS) unfolded the cyclical fluctuation of HFRS, and the wavelet neural network (WNN) model predicted the trends of HFRS outbreaks in mainland China.

Results

A total of 209,209 HFRS cases were reported in mainland China from 2004 to 2019, with the annual incidence ranged from 0 to 13.05 per 100,0000 persons at the province level. The WPS proved that the periodicity of HFRS could be half a year, 1 year, and roughly 7-year at different time intervals. The WNN structure of 12-6-1 was set up as the fittest forecasting model for the HFRS epidemic.

Conclusions

This study provided several potential support tools for the control and risk-management of HFRS in China.

Для цитирования: Zou Lu-Xi, Sun Ling. Analysis of Hemorrhagic Fever With Renal Syndrome Using Wavelet Tools in Mainland China, 2004-2019.. Frontiers in public health. 2020. DOI: 10.3389/fpubh.2020.571984.

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.