Published December 20, 2019 | Version v1
Publication Open

The driver of dengue fever incidence in two high-risk areas of China: A comparative study

Creators

  • 1. National Institute for Communicable Disease Control and Prevention
  • 2. Shaanxi Institute of Zoology
  • 3. University of Queensland
  • 4. Zhejiang Center for Disease Control and Prevention
  • 5. Guangdong Provincial Center for Disease Control and Prevention
  • 6. Imperial College London
  • 7. Qilu Hospital of Shandong University
  • 8. Weifang Medical University
  • 9. Shandong University

Description

Abstract In China, the knowledge of the underlying causes of heterogeneous distribution pattern of dengue fever in different high-risk areas is limited. A comparative study will help us understand the influencing factors of dengue in different high-risk areas. In the study, we compared the effects of climate, mosquito density and imported cases on dengue fever in two high-risk areas using Generalized Additive Model (GAM), random forests and Structural Equation Model (SEM). GAM analysis identified a similar positive correlation between imported cases, density of Aedes larvae, climate variables and dengue fever occurrence in the studied high-risk areas of both Guangdong and Yunnan provinces. Random forests showed that the most important factors affecting dengue fever occurrence were the number of imported cases, BI and the monthly average minimum temperature in Guangdong province; whereas the imported cases, the monthly average temperature and monthly relative humidity in Yunnan province. We found the rainfall had the indirect effect on dengue fever occurrence in both areas mediated by mosquito density; while the direct effect in high-risk areas of Guangdong was dominated by temperature and no obvious effect in Yunnan province by SEM. In total, climate factors and mosquito density are the key drivers on dengue fever incidence in different high-risk areas of China. These findings could provide scientific evidence for early warning and the scientific control of dengue fever in high-risk areas.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الخلاصة في الصين، المعرفة بالأسباب الكامنة وراء نمط التوزيع غير المتجانس لحمى الضنك في مختلف المناطق عالية الخطورة محدودة. ستساعدنا الدراسة المقارنة على فهم العوامل المؤثرة في حمى الضنك في مختلف المناطق عالية الخطورة. قارنا في الدراسة آثار المناخ وكثافة البعوض والحالات المستوردة على حمى الضنك في منطقتين شديدتي الخطورة باستخدام نموذج الإضافة المعمم (GAM) والغابات العشوائية ونموذج المعادلة الهيكلية (SEM). حدد تحليل GAM وجود علاقة إيجابية مماثلة بين الحالات الوافدة وكثافة يرقات الزاعجة والمتغيرات المناخية وحدوث حمى الضنك في المناطق عالية الخطورة المدروسة في كل من مقاطعتي قوانغدونغ ويوننان. أظهرت الغابات العشوائية أن أهم العوامل التي تؤثر على حدوث حمى الضنك هي عدد الحالات الوافدة ومتوسط درجة الحرارة الأدنى الشهري في مقاطعة قوانغدونغ ؛ في حين أن الحالات المستوردة ومتوسط درجة الحرارة الشهري والرطوبة النسبية الشهرية في مقاطعة يونان. وجدنا أن هطول الأمطار كان له تأثير غير مباشر على حدوث حمى الضنك في كلتا المنطقتين بوساطة كثافة البعوض ؛ في حين أن التأثير المباشر في المناطق عالية الخطورة في قوانغدونغ كان يهيمن عليه درجة الحرارة وليس له تأثير واضح في مقاطعة يونان من قبل SEM. وإجمالاً، فإن العوامل المناخية وكثافة البعوض هي الدوافع الرئيسية لحدوث حمى الضنك في مختلف المناطق الشديدة الخطورة في الصين. يمكن أن توفر هذه النتائج أدلة علمية للإنذار المبكر والمكافحة العلمية لحمى الضنك في المناطق شديدة الخطورة.

Translated Description (French)

Résumé En Chine, la connaissance des causes sous-jacentes du schéma de distribution hétérogène de la dengue dans différentes zones à haut risque est limitée. Une étude comparative nous aidera à comprendre les facteurs d'influence de la dengue dans différentes zones à haut risque. Dans l'étude, nous avons comparé les effets du climat, de la densité des moustiques et des cas importés sur la dengue dans deux zones à haut risque en utilisant le modèle additif généralisé (GAM), les forêts aléatoires et le modèle d'équation structurelle (SEM). L'analyse GAM a identifié une corrélation positive similaire entre les cas importés, la densité des larves d'Aedes, les variables climatiques et l'occurrence de la dengue dans les zones à haut risque étudiées des provinces du Guangdong et du Yunnan. Les forêts aléatoires ont montré que les facteurs les plus importants affectant la survenue de la dengue étaient le nombre de cas importés, la BI et la température minimale moyenne mensuelle dans la province du Guangdong ; tandis que les cas importés, la température moyenne mensuelle et l'humidité relative mensuelle dans la province du Yunnan. Nous avons constaté que les précipitations avaient un effet indirect sur la survenue de la dengue dans les deux zones, médié par la densité des moustiques ; tandis que l'effet direct dans les zones à haut risque du Guangdong était dominé par la température et aucun effet évident dans la province du Yunnan par le SEM. Au total, les facteurs climatiques et la densité des moustiques sont les principaux moteurs de l'incidence de la dengue dans différentes zones à haut risque de Chine. Ces résultats pourraient fournir des preuves scientifiques pour l'alerte précoce et le contrôle scientifique de la dengue dans les zones à haut risque.

Translated Description (Spanish)

Resumen En China, el conocimiento de las causas subyacentes del patrón de distribución heterogéneo de la fiebre del dengue en diferentes áreas de alto riesgo es limitado. Un estudio comparativo nos ayudará a comprender los factores que influyen en el dengue en diferentes áreas de alto riesgo. En el estudio, comparamos los efectos del clima, la densidad de mosquitos y los casos importados sobre la fiebre del dengue en dos áreas de alto riesgo utilizando el Modelo Aditivo Generalizado (GAM), los bosques aleatorios y el Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM). El análisis GAM identificó una correlación positiva similar entre los casos importados, la densidad de larvas de Aedes, las variables climáticas y la incidencia de fiebre del dengue en las áreas de alto riesgo estudiadas de las provincias de Guangdong y Yunnan. Los bosques aleatorios mostraron que los factores más importantes que afectan la incidencia de la fiebre del dengue fueron el número de casos importados, el BI y la temperatura mínima media mensual en la provincia de Guangdong; mientras que los casos importados, la temperatura media mensual y la humedad relativa mensual en la provincia de Yunnan. Encontramos que la lluvia tuvo el efecto indirecto en la aparición de la fiebre del dengue en ambas áreas mediada por la densidad de mosquitos; mientras que el efecto directo en las áreas de alto riesgo de Guangdong estuvo dominado por la temperatura y ningún efecto obvio en la provincia de Yunnan por SEM. En total, los factores climáticos y la densidad de mosquitos son los principales impulsores de la incidencia del dengue en diferentes zonas de alto riesgo de China. Estos hallazgos podrían proporcionar evidencia científica para la alerta temprana y el control científico de la fiebre del dengue en zonas de alto riesgo.

Files

s41598-019-56112-8.pdf.pdf

Files (2.6 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:5bea55a1e92b6f04e4726dc0a1aae4ab
2.6 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
سبب الإصابة بحمى الضنك في منطقتين شديدتي الخطورة في الصين: دراسة مقارنة
Translated title (French)
Le moteur de l'incidence de la dengue dans deux zones à haut risque de Chine : une étude comparative
Translated title (Spanish)
El impulsor de la incidencia de la fiebre del dengue en dos zonas de alto riesgo de China: un estudio comparativo

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2994740816
DOI
10.1038/s41598-019-56112-8

Is supplement to
https://openalex.org/W4381663654 (Other)
https://openalex.org/W2807168341 (Other)
https://openalex.org/W2793794942 (Other)
https://openalex.org/W2725116932 (Other)
https://openalex.org/W2560223662 (Other)
https://openalex.org/W2509622515 (Other)
https://openalex.org/W2155365093 (Other)
https://openalex.org/W2003258360 (Other)
https://openalex.org/W1965818759 (Other)
https://openalex.org/W1629764683 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1826504779
  • https://openalex.org/W1969364335
  • https://openalex.org/W1972431236
  • https://openalex.org/W1989966110
  • https://openalex.org/W1994930576
  • https://openalex.org/W2019374989
  • https://openalex.org/W2038664614
  • https://openalex.org/W2063906603
  • https://openalex.org/W2065519944
  • https://openalex.org/W2081425666
  • https://openalex.org/W2085352528
  • https://openalex.org/W2100627370
  • https://openalex.org/W2102671426
  • https://openalex.org/W2104024599
  • https://openalex.org/W2131222241
  • https://openalex.org/W2135955479
  • https://openalex.org/W2150142873
  • https://openalex.org/W2156203827
  • https://openalex.org/W2159081448
  • https://openalex.org/W2162240897
  • https://openalex.org/W2260803825
  • https://openalex.org/W2291864637
  • https://openalex.org/W2345794491
  • https://openalex.org/W2470202409
  • https://openalex.org/W2499199354
  • https://openalex.org/W2557199432
  • https://openalex.org/W2560814907
  • https://openalex.org/W2587922392
  • https://openalex.org/W2622568702
  • https://openalex.org/W2684397223
  • https://openalex.org/W2734661147
  • https://openalex.org/W2776928802
  • https://openalex.org/W2790995076
  • https://openalex.org/W2889957276
  • https://openalex.org/W2911662841
  • https://openalex.org/W2943599132
  • https://openalex.org/W2953038115
  • https://openalex.org/W2953342850
  • https://openalex.org/W388823018