Spatiotemporal patterns and climate influences on leptospirosis in Sri Lanka from 2009 to 2024
BMC Infectious Diseases·
- DOI
- 10.1186/s12879-026-12533-1
- PMID
- —
- PMCID
- —
- OpenAlex
- W7122408599
- 研究类型
- Journal article
- 出版商
- Springer Science and Business Media LLC
- 文章类型
- journal-article
- 完整性状态
- current
为何这项研究现在值得关注
作者指出，气候敏感性建模可支持将气象监测纳入钩端螺旋体病的预警和响应系统，尤其适用于已识别的热点地区。这是研究提出的意义，不能据此证明此类系统能够改善结局。
结构化证据摘要
研究问题
研究考察了斯里兰卡2009年至2024年间钩端螺旋体病病例在空间和时间上的变化，并评估了地区发病率与气候变量之间的关联。
研究设计
这是一项基于地区层面的回顾性生态学分析，使用了按月记录的病例数据和气候数据。研究采用广义加性分布模型评估关联及空间异质性，并使用Moran’s I评估空间聚集和空间自相关。
人群与场景
分析涵盖了斯里兰卡各地区在2009年至2024年间按月报告的确诊钩端螺旋体病病例。气候指标来自NASA POWER卫星数据集。
主要发现
研究报告了81,629例确诊病例。相对湿度和最高气温与发病率存在即时负相关，而湿度、平均气温和降雨量在选定的1至3个月滞后期与发病率呈正相关。Ratnapura、Galle、Matara和Hambantota报告了空间聚集，Colombo被识别为空间离群地区。
公共卫生意义
作者指出，气候敏感性建模可支持将气象监测纳入钩端螺旋体病的预警和响应系统，尤其适用于已识别的热点地区。这是研究提出的意义，不能据此证明此类系统能够改善结局。
重要局限
所提供的摘要未说明明确的研究局限。因此，本证据总结仅限于所提供的单篇文章摘要和元数据；如需对数据质量、模型假设、混杂因素、暴露测量和可推广性作出可用于决策的评估，需要查阅原始论文。
GIDS 解读
该文章可作为涉及钩端螺旋体病、气候与环境、监测、传播动力学以及斯里兰卡的证据进行检索。文章报告了2009年至2024年间基于历史地区层面数据建模得到的关联和空间模式；它并未确认或描述当前的监测信号。
相关 GIDS 监测
文献背景不会验证、解释或改变监测信号；精确关系与背景关系会分开展示。
证据关系
本文与疾病、地区、主题及研究设计之间有 7 条可审计分类关系。