在2000-2022年期间,公河的疟疾发病率与世界银行指标之间的数据驱动联系

科学领域:

• 环境健康 环境健康
• 流行病学 流行病学
• 公共卫生政策 公共卫生政策

背景情况:

• 公河水扩建和跨境疟疾传播构成了全球重大卫生挑战.
• 之前的研究集中在气候因素上;这项研究探讨了世界银行用于疟疾预测的社会经济和基础设施指标.
• 柬埔寨的多药耐药疟疾患病率和影响疾病传播的政治不稳定凸显了对新型预测模型的需求.

研究的目的:

• 确定与大公河次区域 (GMS) 国家的疟疾发病率相关的有影响力的世界银行发展指标.
• 利用社会经济和基础设施因素,开发蚊子传播疾病的预测模型.
• 通过基于选定的指标的机器学习模型来评估疟疾的可预测性.

主要方法:

• 选了1494个世界银行指标,使用皮尔森和距离相关性来识别与疟疾发病率相关的指标.
• 应用回归模型 (多线性,,拉索,弹性网) 来分析七个主题组的92个指标.
• 利用长短期记忆 (LSTM) 网络进行疟疾发病率预测,选择了七个关键特征.

主要成果:

• 确定了影响疟疾发病率的关键因素,包括居住区,年龄,收入,卫生设施和医疗保健不足.
• 发现与基本卫生服务和露天排便相关的指标对回归模型产生了重大影响.
• 通过使用单一指标的LSTM模型,实现了疟疾发病率预测,平均绝对误差低于每1000名风险人口中的10例.

结论:

• 社会经济和基础设施因素,特别是卫生条件,对于预测疟疾发病率至关重要.
• 世界银行指标为预测蚊子传播疾病提供了气候数据的可行替代方案.
• 虽然对某些因素有效,但政治动态需要单独分析,以便全面预测公共卫生危机.