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Modelling spatio-temporal data of dengue fever using generalized additive mixed models
Indexado
WoS WOS:000458275500001
Scopus SCOPUS_ID:85059115486
DOI 10.1016/J.SSTE.2018.11.006
Año 2019
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Epidemiological studies have revealed a complex association between weather and dengue transmission. Our aim is the development of a Spatio-temporal modelling of dengue fever via a Generalized Additive mixed model (GAMM). The structure is based on unknown smoother functions for climatic and a set of non-climatic covariates. All the climatic covariates were found statistically significant with optimal lagged effect and the smoothed curves fairly captured the real dynamic on dengue fever. It was also found that critical levels of dengue cases were reached with temperature between 26 degrees C and 30 degrees C. The findings also revealed for the first time that the El Nino phenomenon fluctuating between 26.5 degrees C and 28.0 degrees C had the worse impact on dengue transmission. This study brings together a large dataset from different sources including Ministry of Health from Venezuela. It was also benefited from a remote satellite climatic data provided by the National Aeronautics and Space Administration (NASA). (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Public, Environmental & Occupational Health
Scopus
Infectious Diseases
Health, Toxicology And Mutagenesis
Geography, Planning And Development
Epidemiology
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.


Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Cabrera, M. Mujer Universidad Católica del Maule - Chile
2 Taylor, G. - Univ Exeter - Reino Unido
University of Exeter Medical School - Reino Unido

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Origen de Citas Identificadas



Muestra la distribución de países cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 11.76 %
Citas No-identificadas: 88.24 %

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Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 11.76 %
Citas No-identificadas: 88.24 %

Financiamiento



Fuente
Fondo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Fondo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Fondo Nacional de Ciencia Tecnologia e Innovacion, (FONACIT)

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Agradecimientos



Agradecimiento
The authors wish to acknowledge the financial support of Fondo Nacional de Ciencia Tecnologia e Innovacion, (FONACIT) and Grant No. 200804231. We express our gratitude to Dr. Belen Rodriguez for providing the epidemiological data from Zulia state. The authors would like to thank Dr Michelle Sims for her very helpful comments on the work, and particularly Dr. David Packham for his advice and final reading of the paper. They would also like to thank Dr. Jason Leake for his assistance with LATEX.
The authors wish to acknowledge the financial support of Fondo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación , (FONACIT) and Grant No. 200804231 . We express our gratitude to Dr. Belén Rodríguez for providing the epidemiological data from Zulia state. The authors would like to thank Dr Michelle Sims for her very helpful comments on the work, and particularly Dr. David Packham for his advice and final reading of the paper. They would also like to thank Dr. Jason Leake for his assistance with .

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