Peut-on détecter des épidémies avec cette méthode ?
Oui, elle permet de détecter des épidémies en analysant les données géographiques et temporelles.
ÉpidémiesSurveillance épidémiologique
#4
Quels types de données sont analysés ?
Des données de santé, environnementales et démographiques sont souvent analysées.
Données de santéDémographie
#5
L'analyse spatio-temporelle est-elle utilisée en santé publique ?
Oui, elle est essentielle pour planifier des interventions de santé publique efficaces.
Santé publiqueInterventions de santé
Symptômes
5
#1
Quels symptômes peuvent être analysés spatio-temporellement ?
Des symptômes liés à des maladies infectieuses, chroniques ou environnementales peuvent être analysés.
SymptômesMaladies infectieuses
#2
Comment les symptômes varient-ils dans le temps ?
Les symptômes peuvent fluctuer selon les saisons, les épidémies ou les interventions sanitaires.
SaisonnalitéInterventions sanitaires
#3
Les symptômes sont-ils influencés par l'environnement ?
Oui, des facteurs environnementaux comme la pollution peuvent exacerber certains symptômes.
PollutionFacteurs environnementaux
#4
Peut-on prédire des symptômes avec cette analyse ?
Oui, l'analyse peut aider à prédire l'apparition de symptômes en fonction de données historiques.
PrédictionAnalyse historique
#5
Y a-t-il des variations géographiques des symptômes ?
Oui, certaines maladies présentent des symptômes différents selon les régions géographiques.
Variabilité géographiqueMaladies
Prévention
5
#1
Comment l'analyse spatio-temporelle aide-t-elle à la prévention ?
Elle identifie les zones à risque et permet de cibler les interventions préventives.
PréventionInterventions ciblées
#2
Peut-on évaluer l'impact des campagnes de prévention ?
Oui, l'analyse permet d'évaluer l'impact spatial et temporel des campagnes de prévention.
Campagnes de préventionÉvaluation d'impact
#3
Quels facteurs de risque sont analysés pour la prévention ?
Des facteurs comme l'environnement, le comportement et la démographie sont analysés.
Facteurs de risqueComportement
#4
Les stratégies de prévention varient-elles selon les régions ?
Oui, les stratégies doivent être adaptées aux spécificités locales et aux besoins de la population.
Stratégies de préventionAdaptation locale
#5
Comment les données historiques aident-elles à la prévention ?
Elles permettent d'identifier des tendances et de prévoir des risques futurs pour mieux prévenir.
Données historiquesPrévision des risques
Traitements
5
#1
Comment l'analyse spatio-temporelle influence-t-elle les traitements ?
Elle aide à adapter les traitements en fonction des tendances épidémiologiques locales.
TraitementsÉpidémiologie
#2
Les traitements sont-ils évalués spatialement ?
Oui, l'efficacité des traitements peut être évaluée en fonction de leur application géographique.
Efficacité des traitementsÉvaluation spatiale
#3
Peut-on optimiser les ressources de traitement ?
Oui, l'analyse permet d'optimiser la distribution des ressources de santé en fonction des besoins.
Ressources de santéOptimisation
#4
Les traitements varient-ils selon les régions ?
Oui, les traitements peuvent varier en fonction des pratiques médicales et des ressources locales.
Pratiques médicalesRessources locales
#5
Comment les traitements sont-ils suivis dans le temps ?
Les traitements sont suivis par des études longitudinales qui analysent leur efficacité au fil du temps.
Études longitudinalesSuivi des traitements
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent être identifiées par l'analyse ?
Des complications liées à des maladies chroniques ou infectieuses peuvent être identifiées.
ComplicationsMaladies chroniques
#2
Comment les complications varient-elles dans le temps ?
Elles peuvent augmenter ou diminuer en fonction des interventions et des changements environnementaux.
InterventionsChangements environnementaux
#3
Les complications sont-elles influencées par des facteurs géographiques ?
Oui, des facteurs comme l'accès aux soins et l'environnement peuvent influencer les complications.
Accès aux soinsFacteurs géographiques
#4
Peut-on prédire des complications avec cette méthode ?
Oui, l'analyse permet de prédire des complications en fonction de données antérieures et de modèles.
PrédictionModèles d'analyse
#5
Comment les complications sont-elles suivies ?
Elles sont suivies par des études épidémiologiques qui analysent leur fréquence et leur gravité.
Études épidémiologiquesFréquence des complications
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont analysés ?
Des facteurs environnementaux, comportementaux et génétiques sont souvent analysés.
Facteurs environnementauxFacteurs comportementaux
#2
Comment les facteurs de risque varient-ils dans le temps ?
Ils peuvent évoluer avec les changements de mode de vie, de politique de santé ou d'environnement.
Évolution des facteursPolitique de santé
#3
Les facteurs de risque sont-ils différents selon les régions ?
Oui, les facteurs de risque peuvent varier considérablement d'une région à l'autre.
Variabilité régionaleFacteurs de risque
#4
Peut-on identifier des facteurs de risque spécifiques ?
Oui, l'analyse permet d'identifier des facteurs de risque spécifiques à certaines populations.
Populations spécifiquesIdentification des risques
#5
Comment les données spatio-temporelles aident-elles à comprendre les risques ?
Elles fournissent un contexte pour comprendre comment et pourquoi les risques varient dans le temps et l'espace.
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Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
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Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Department of Global Health, Research School of Population Health, Australian National University, Acton, Canberra, ACT 2601, Australia. kinley.wangdi@anu.edu.au.
Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
School of Public Policy and Administration, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Beilin District, Xi'an, 710049, China.
International Centre for Reproductive Health (ICRH), Department of Public Health and Primary Care, Faculty of Medicine and Health Sciences, Ghent University, C. Heymanslaan 10 UZ, 9000, Ghent, Belgium.
Research Center for the Belt and Road Health Policy and Health Technology Assessment, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Xi'an, 710049, China.
School of Public Policy and Administration, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Beilin District, Xi'an, 710049, China.
Research Center for the Belt and Road Health Policy and Health Technology Assessment, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Xi'an, 710049, China.
School of Public Policy and Administration, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Beilin District, Xi'an, 710049, China. mao_ying@mail.xjtu.edu.cn.
Research Center for the Belt and Road Health Policy and Health Technology Assessment, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Xi'an, 710049, China. mao_ying@mail.xjtu.edu.cn.
The rising concentration of carbon in the atmosphere leads to increasing climate change, and it has become a worldwide consensus to reduce emissions. Considering the degree of economic development and...
The local indicators of spatial association (LISA) are important measures for spatial autocorrelation analysis. However, there is an inadvertent fault in the mathematical processes of deriving LISA in...
Bitcoin mining is not only the fundamental process to maintain Bitcoin network, but also the key linkage between the virtual cryptocurrency and the physical world. A variety of issues associated with ...
There are many public health situations within the United States that require fine geographical scale data to effectively inform response and intervention strategies. However, a condition for accessin...
Few researchers have studied the national prevalence of Keshan disease (KD) in China using spatial epidemiological methods. This study aimed to provide geographically precise and visualized evidence f...
We surveyed and analyzed 237,000 people in 280 out of 328 KD-endemic counties (85.4%) in mainland China using a design of key investigation based on case-searching in 2015-2016. ArcGIS version 9.0 was...
Global autocorrelation analysis showed that global clustering of latent Keshan disease (LKD) prevalence was noted (Moran's...
This spatial epidemiological study revealed that LKD prevention and control should be strengthened in areas with high values of clustering. Our findings provided spatially, geographically precise and ...
Alcohol consumption during pregnancy is a known contributor to teratogen and causes a range of effects on pregnancy and birth outcomes. This study aimed to investigate the spatial variation and determ...
A secondary data analysis was conducted using the 2016 Ethiopian Demographic and Health Survey data. A total of 1,135 pregnant women were included in the analysis. ArcGIS version 10.7 software was use...
The result showed that the prevalence of alcohol consumption during pregnancy was 22.49% (with a 95% CI: 18.18 to 26.17). The spatial analysis showed that the spatial distribution of alcohol consumpti...
Alcohol consumption during pregnancy in Ethiopia was high. The spatial distribution of alcohol consumption was significantly varied across the country. Therefore, public health interventions targeting...
Institutional delivery is crucial to reduce maternal and neonatal mortality as well as serious morbidities. However, in Ethiopia, home delivery (attended by an unskilled birth attendant) after antenat...
A secondary data analysis was conducted using the 2019 mini Ethiopian demographic and health survey. A total of 2,923 women who had ANC visits were included. Spatial analysis was done by using GIS 10....
Home delivery after ANC visit was spatially clustered in Ethiopia(Moran's index = 0.52, p-value <0.01). The primary clusters were detected in Oromia and SNNP region (LLR = 37.48, p < 0.001 and RR = 2....
Home delivery after ANC visit was spatially clustered in Ethiopia. Factors like maternal education, wealth index, number of ANC visits, residency and region were significantly associated with home del...
Despite the proven benefit of early initiation of first antenatal care visits as a means to achieve good maternal and neonatal health outcomes through early detection and prevention of risks during pr...
To determine the spatial distribution and predictors of late initiation of first antenatal care visits among reproductive-age women in Ethiopia....
The 2019 Ethiopian Mini Demographic and Health Survey (EMDHS) data were used. A total weighted sample of 2,935 reproductive-age women who gave birth in the five years preceding the survey and who had ...
The prevalence of late initiation of first ANC visits in Ethiopia was 62.6%. The spatial analysis showed that the late initiation of first ANC visits significantly varied across regions of Ethiopia. T...
A clustered pattern of areas with high rates of late initiation of the first ANC visit was detected in Ethiopia. Public health intervention targeting the identified hotspot areas, and women's empowerm...
Antimicrobial resistance (AMR) is a global major health concern. Spatial analysis is considered an invaluable method in health studies. Therefore, we explored the usage of spatial analysis in Geograph...