Littérature scientifique sur le sujet « Spatial disease »
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Articles de revues sur le sujet "Spatial disease"
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Texte intégralThèses sur le sujet "Spatial disease"
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Texte intégralRichardson, Jennifer. « Topics in statistics of spatial-temporal disease modelling ». Thesis, Durham University, 2009. http://etheses.dur.ac.uk/2122/.
Texte intégralMorris, Emily. « Identifying Spatial Data Needs for Chagas Disease Mitigation ». Thesis, University of Oregon, 2015. http://hdl.handle.net/1794/19312.
Texte intégralWink, Brian. « Spatial coding in human peripheral vision ». Thesis, University of Reading, 1995. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.296632.
Texte intégralAllepuz, Palau Alberto. « Spatial analysis of Aujeszky's disease eradication in Catalonia, Spain ». Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2008. http://hdl.handle.net/10803/5620.
Texte intégralA la primera part de l'estudi, varem analitzar si la distribució espacial de la malaltia d'Aujeszky a Catalunya ha estat homogènia o hi han hagut zones d'alt risc (conglomerats) durant les diferents etapes del programa d'eradicació. Per fer-ho, en cada període varem realitzar diferents anàlisis espacials amb el programa SaTScan v6.1 basats en el model de Bernoulli. En els quatre períodes d'estudi, varem identificar conglomerats de granges positives de truges (cicle obert i cicle tancat) i/o de granges positives d'engreixos, tant a l'oest com al centre com a l'est de Catalunya. Com que el risc d'infecció va disminuir més ràpidament fora dels conglomerats que dintre, els valors del ràtio de prevalença d'aquests conglomerats augmenten al llarg del temps. Per analitzar l'evolució de la malaltia, varem estudiar si hi havia àrees en les que la proporció de granges que s'havien reinfectat o que havien eliminat la infecció era més gran. Aquestes anàlisis van demostrar que hi havia zones en les que la proporció de granges que havien eliminat la infecció era més alta, i per tant que l'eradicació de la malaltia té també un component espacial.
En els quatre períodes d'estudi, també es van detectar àrees en les que la proporció de granges reinfectades havia estat més alta. El risc relatiu d'aquests conglomerats era més gran que el dels conglomerats descrits abans. D'altra banda, existeix una associació geogràfica entre els conglomerats de granges de mares positives, granges d'engreix positives i granges de mares reinfectades. Aquesta associació podria ser deguda a la transmissió a nivell local del virus d'Aujeszky. Ja que la densitat de granges a una zona podria ser un factor relacionat amb aquesta transmissió local, varem analitzar aquesta variable en conglomerats d'eradicació i de reinfeccions. La densitat mitjana de granges de porc als conglomerats d'eradicació és de 0.4 granges per quilòmetre quadrat (mitjana de 0.28 i desviació estàndard de 0.33) i de 1.51 (mitjana de 0.7 i desviació estàndard de 1.61) als conglomerats on més granges de truges s'han reinfectat (valor de p<0.05).
En base a aquests resultats, a la segona part de l'estudi varem analitzar el paper que podien exercir factors geogràfics en la transmissió a nivell local del virus i en la persistència de la malaltia d'Aujeszky a determinades zones. Per fer-ho, varem usar un model jeràrquic bayesià, en el que varem incloure diferents variables geogràfiques que podien estar implicades en la transmissió a nivell local del virus; com són la distància a l'escorxador més proper, distància a la carretera més pròxima, nombre d'animals d'engreix positius pròxims a la granja (radi de 750 metres) i nombre de truges positives pròximes a la granja (radi de 750 metres). Al model també varem incloure una altra variable no geogràfica: tipus de granja (cicle obert o cicle tancat). L'ús d'aquests models jeràrquics bayesians permet d'incorporar un terme que té en compte la dependència espacial (autocorrelació) existent a les dades. La dependència espacial va ser inclosa al model mitjançant una distribució normal condicionalment autoregressiva (CAR) basada en un nombre de veïns. Aquests veïns van ser definits com aquelles granges localitzades en un radi de 500 metres de cada granja de truges.
De les quatre variables geogràfiques incloses al model, només la presència d'animals d'engreix positius presents a la proximitat d'una granja de truges incrementava la probabilitat d'infecció pel virus d'Aujeszky. Al primer període, per cada 1000 porcs d'engreix al voltant de cada granja de mares, l'odds (raó de probabilitats) de cada granja d'ésser positiva s'incrementava per un factor entre 1.005 i 1.36. En el període 2.2, tenir porcs d'engreix al voltant augmentava la raó de probabilitats d'infecció per un valor d'entre 1.84 i 3.22. En el període 2.1 i en el període 3, cap de les variables va influir de forma significativa en la probabilitat de ser una granja positiva. El tipus de granja (cicle obert o cicle tancat) tampoc es va relacionar amb la probabilitat de ser una granja positiva en cap dels períodes de l'estudi. El patró geogràfic dels residus (observats versus predits) del model binomial jeràrquic bayesià va ser molt similar al dels observats, en tots els períodes de l'estudi. Aquest resultat evidencia que la transmissió a nivell local del virus d'Aujeszky probablement no hagi estat el principal factor relacionat amb la persistència del virus en granges de truges. Altres factors, específics de cada granja, probablement han tingut una relació més alta en la probabilitat d'infecció que les variables geogràfiques incloses en aquesta anàlisi.
El programa de erradicación de la enfermedad de Aujeszky comenzó en España en 1995, pero no fue hasta el 2003, cuando debido a las garantías suplementarias establecidas en los intercambios intracomunitarios de la especie porcina en relación a la enfermedad de Aujeszky, que dicho programa se reforzó y se establecieron las bases del programa coordinado de lucha, control y erradicación de la enfermedad. El objetivo de este estudio es realizar un análisis espacial de la erradicación de la enfermedad de Aujeszky en Cataluña (España) desde el 2003 hasta el 2007. El estudio se ha dividido en cuatro periodos, en base a las diferentes etapas establecidas en el programa de erradicación en Cataluña.
En la primera parte del estudio, analizamos si la distribución espacial de la enfermedad de Aujeszky en Cataluña ha sido homogénea o han existido zonas de alto riesgo (conglomerados) durante las distintas etapas del programa de erradicación. Para ello, en cada periodo realizamos diferentes análisis espaciales con el programa SaTScan® v6.1 basados en el modelo de Bernoulli. En los cuatro periodos de estudio, identificamos conglomerados de granjas positivas de cerdas (ciclo abierto y ciclo cerrado) y/o de granjas positivas de engordes, tanto en la parte oeste como en el centro y este de Cataluña. Debido a que el riesgo de infección disminuyó más rápido fuera de los conglomerados que dentro, los valores del ratio de prevalencia de estos conglomerados aumentaron a lo largo del tiempo. Para analizar la evolución de la enfermedad, estudiamos si había áreas en las que la proporción de granjas que se habían reinfectado
o que habían eliminado la infección era mayor. Estos análisis demostraron que había zonas en las que la proporción de granjas que habían eliminado la infección era más alta, y por lo tanto que la erradicación de la enfermedad tiene también un componente espacial.
En los cuatro periodos de estudio, también se detectaron áreas en las que la proporción de granjas reinfectadas fue más alta. El riesgo relativo de estos conglomerados era mayor que el de los otros análisis de conglomerados. Por otro lado, existía una asociación geográfica entre los conglomerados de granjas de madres positivas, granjas de engorde positivas y granjas de madres reinfectadas. Esta asociación podría ser debida a la transmisión a nivel local del virus de Aujeszky. Ya que la densidad de granjas en una zona podría ser un factor relacionado con esta transmisión local, analizamos esta variable en conglomerados de erradicación y de reinfecciones. La densidad media de granjas de porcino en los conglomerados de erradicación fue de 0.4 granjas por kilómetro cuadrado (mediana de 0.28 y desviación estándar de 0.33) y de 1.51 (mediana de 0.7 y desviación estándar de 1.61) en los conglomerados donde más granjas de cerdas se habían reinfectado (valor de p<0.05).
En base a estos resultados, en la segunda parte del estudio analizamos el papel que podían desempeñar factores geográficos en la transmisión a nivel local del virus y en la persistencia de la enfermedad de Aujeszky en determinadas zonas. Para ello, usamos un modelo jerárquico bayesiano y en él incluimos diferentes variables geográficas que podían estar implicadas en la transmisión a nivel local del virus; como son la distancia al matadero más cercano, distancia a la carretera más próxima, número de animals de engorde positivos próximos a la granja (radio de 750 metros) y número de cerdas positivas próximas a la granja (radio de 750 metros). En el modelo también incluimos otra variable no geográfica: tipo de granja (ciclo abierto o ciclo cerrado). El uso de estos modelos jerárquicos bayesianos permite incorporar un término que tiene en cuenta la dependencia espacial (autocorrelación) existente en los datos. La dependencia espacial fue incluida en el modelo mediante una distribución normal condicionalmente autoregresiva (CAR) basada en un número de vecinos. Dichos vecinos fueron definidos como aquellas granjas localizadas en un radio de 500 metros de cada granja de cerdas.
De las cuatro variables geográficas incluidas en el modelo, sólo la presencia de animales de engorde positivos presentes en la proximidad de una granja de cerdas incrementaba la probabilidad de infección por el virus de Aujeszky. En el primer periodo, por cada 1000 cerdos de engorde en la vecindad de cada granja de madres, el odds (razón de probabilidades) de ser positiva de cada granja se incrementaba por un factor entre 1.005 y 1.36. En el periodo 2.2, tener cerdos de engorde en la vecindad aumentaba la razón de probabilidades de infección por un valor entre 1.84 y 3.22. En el periodo 2.1 y en el periodo 3, ninguna de las variables influyó de forma significativa en la probabilidad de ser una granja positiva. El tipo de granja (ciclo abierto o ciclo cerrado) tampoco se relacionó con la probabilidad de ser una granja positiva en ninguno de los periodos del estudio. El patrón geográfico de los residuos (observados versus predichos) del modelo binomial jerárquico bayesiano fue muy similar al de los observados, en todos los periodos del estudio. Este resultado evidencia que la transmisión a nivel local del virus de Aujeszky probablemente no haya sido el principal factor relacionado con la persistencia del virus en granjas de cerdas. Otros factores, específicos de cada granja, probablemente tengan una relación más alta en la probabilidad de infección que las variables geográficas incluidas en este análisis.
Aujeszky's disease (AD) eradication programme started in Spain in 1995, but it was not until 2003, due to the additional guarantees in intra-community trade relating to Aujeszky's, that AD eradication programme was adapted and ensured. The aim of this study is to conduct a spatial analysis of the Aujeszky's disease (AD) eradication programme in Catalonia, Spain, from 2003 to 2007. The study has been divided in four periods, based on the phases designed in the AD eradication programme in Catalonia.
In the first part of the study, we explore for high risk areas (clusters) in order to test whether the spatial distribution of AD in the region during the consecutive eradication periods was homogeneously distributed over the territory or clustered in space. Different purely spatial analyses, based on the Bernoulli model, were run with SaTScan® v6.1 in each period. Clusters of positive sow farms (farrow to weaning and farrow to finish) and/or fattening farms were identified in the four study periods in the western, central and north eastern part of the region. The prevalence ratio values of these clusters increased throughout the study period due to the fact that the risk of disease decreased faster outside the clusters than inside the clusters. In order to study the evolution of the disease, we explored for areas where more negative sow farms became infected and areas where more sow farms eliminated the infection. These analyses demonstrated areas with significantly higher proportions of sow farms that became negative, which indicates that the eradication of the disease has a spatial component. Clusters of negative sow farms that were infected again (reinfections) were also detected in the four study periods. The relative risk values of these clusters were much higher compared to the other cluster analyses. There was a geographical association between the clusters of positive sow farms, positive fattening farms and re-infected sow farms. This association could be attributable to the local spread of Aujeszky´s disease virus. Pig farm density could be a factor influencing the local spread of infection and was therefore evaluated for clusters of re-infected sow farms and clusters of sow farms that eliminated the infection. The mean density of pig farms was 0.40 farms per square Km (median of 0.28 and standard deviation of 0.33) in clusters of sow farms that became negative and 1.51 (median of 0.70 and standard deviation of 1.61) in clusters where more sow farms became positive (p-value<0.05).
Based on these results, in the second part of the study, we tested the role of geographical factors that could be implicated in local spread and persistence of AD in certain areas. Several geographic variables describing the possible risk factors associated to neighbourhood transmission: Distance to the nearest slaughterhouse, distance to conventional roads, mean number of AD serological positive sows and serological positive fattening pigs in the neighbourhood (750 meters radius) of each sow farm were included in a hierarchical Bayesian binomial model. A non geographic variable; type of farm (farrow to weaning versus farrow to finish) was also included. The use of Bayesian models allowed us to take into account the spatial dependence (autocorrelation) among the data; included in the model as a random effect. Spatial dependence was parameterised with a conditional autoregressive distribution (CAR) based on a set of neighbours. The set of neighbours was defined as those farms located in a 500 meters buffer radius around each sow farm.
From the four geographical variables included in the model, only positive fattening animals in the neighbourhood of sow farms increased the probability of being AD positive. In the first period, 1,000 positive fattening pigs in the neighbourhood (750 meters buffer radius) increase the odds of each sow farm being AD positive by a factor between 1.005 and 1.36. In period 2.2, having positive fattening animals in the neighbourhood increased the likelihood of each sow farm to be AD positive between
1.84 and 3.22. In period 2.1 and period 3, none of the variables had a positive relation with the probability of being positive. The type of farm (farrow to weaning or farrow to finish) also did not influence the probability of being AD positive in any period. The geographical pattern of the residuals of the hierarchical bayesian binomial model (observed versus predicted) was very similar to the observed infection in sow farms in all the eradication periods, showing that neighbourhood transmission might not be the main factor related to the eradication of Aujeszky-s disease in sow farms. Other herd¬specific risk factors might be much more related to the probability of AD infection than the geographical variables included in this study.
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Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Spatial disease"
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Texte intégralLawson, Andrew B. « Large Scale : Disease Mapping ». Dans Statistical Methods in Spatial Epidemiology, 189–245. West Sussex, England : John Wiley & Sons, Ltd., 2013. http://dx.doi.org/10.1002/9780470035771.ch8.
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Texte intégralBell, B. Sue. « Spatial Analysis of Disease — Applications ». Dans Biostatistical Applications in Cancer Research, 151–82. Boston, MA : Springer US, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-3571-0_8.
Texte intégralKwong, Kim-hung, et Poh-chin Lai. « Spatial Components in Disease Modelling ». Dans Computational Science and Its Applications – ICCSA 2010, 389–400. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12156-2_30.
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Texte intégralTakahashi, Fernanda C., et Ricardo H. C. Takahashi. « Risk Estimation in Spatial Disease Clusters : An RBF Network Approach ». Dans 2012 Eleventh International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/icmla.2012.233.
Texte intégralBlessyee, M. Shirly, A. Agnel Sumitha, R. Nivethaa, R. S. Vincy Ananthi et Raveena Judie Dolly. « Parkinson's Disease Detection using Gray Level Spatial Dependance Matrix (GLSDM) ». Dans 2019 2nd International Conference on Signal Processing and Communication (ICSPC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icspc46172.2019.8976693.
Texte intégralStojan, G., F. Curriero, A. Kvit et M. Petri. « PS3:45 Spatial-time cluster analysis of sle disease activity ». Dans 11th European Lupus Meeting, Düsseldorf, Germany, 21–24 March 2018, Abstract presentations. Lupus Foundation of America, 2018. http://dx.doi.org/10.1136/lupus-2018-abstract.93.
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