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背景：デング熱は、世界中の約25億人を脅かす人によって深刻なベクター生まれの感染症であると特定されています。パキスタンは1994年以来デング熱の流行に直面していますが、2010年と2011年のデング熱の発生は最悪でした。2011年に、パキスタンでのこの致命的な感染により22,562件の症例が報告され、363件が死亡しました。この研究では、ラホール地区は、2011年のデング熱が発生し、14,000件の報告された症例と300人の死亡者が発生したため、選ばれました。疾患制御のためにまだ発生したワクチンはまだないため、効果的な早期警告、予防、および制御措置のみが潜在的な疾患リスクを減らすことができます。 方法：この研究は、3つの時間指数を使用して、空間自己相関（LISA）の局所指数（LISA）を使用して、疾患の時間的ダイナミクスの空間的自己相関を検出する方法を提案します。（b）流行の波がどれくらいの期間、期間指数。（c）連続した期間、重症度指数で重要なデング熱症例がどのように発生するか。各時間インデックスのLISA値のオーバーレイ分析により、8つのリスクタイプが生じました。 結果：時空間リスク指数のマッピングとそのオーバーレイ分析により、ラホールの10.6％の面積（184.3km2および人口密度119,110persons/km2）が頻度、期間、重症度指数（p <0.05）および16％の面積（25％の人口）がデングのリスクに高い値が高いことがわかりました。 結論：局所的な空間的自己相関を使用することによる空間的リスク識別は、疾患リスクの他の考えられる原因と予防と制御の測定のためのさらなる戦略的計画を特定するのに役立ちます。
背景：デング熱は、世界中の約25億人を脅かす人によって深刻なベクター生まれの感染症であると特定されています。パキスタンは1994年以来デング熱の流行に直面していますが、2010年と2011年のデング熱の発生は最悪でした。2011年に、パキスタンでのこの致命的な感染により22,562件の症例が報告され、363件が死亡しました。この研究では、ラホール地区は、2011年のデング熱が発生し、14,000件の報告された症例と300人の死亡者が発生したため、選ばれました。疾患制御のためにまだ発生したワクチンはまだないため、効果的な早期警告、予防、および制御措置のみが潜在的な疾患リスクを減らすことができます。 方法：この研究は、3つの時間指数を使用して、空間自己相関（LISA）の局所指数（LISA）を使用して、疾患の時間的ダイナミクスの空間的自己相関を検出する方法を提案します。（b）流行の波がどれくらいの期間、期間指数。（c）連続した期間、重症度指数で重要なデング熱症例がどのように発生するか。各時間インデックスのLISA値のオーバーレイ分析により、8つのリスクタイプが生じました。 結果：時空間リスク指数のマッピングとそのオーバーレイ分析により、ラホールの10.6％の面積（184.3km2および人口密度119,110persons/km2）が頻度、期間、重症度指数（p <0.05）および16％の面積（25％の人口）がデングのリスクに高い値が高いことがわかりました。 結論：局所的な空間的自己相関を使用することによる空間的リスク識別は、疾患リスクの他の考えられる原因と予防と制御の測定のためのさらなる戦略的計画を特定するのに役立ちます。
BACKGROUND: Dengue is identified as serious vector born infectious disease by WHO, threating around 2.5 billion people around the globe. Pakistan is facing dengue epidemic since 1994 but 2010 and 2011 dengue outbreaks were worst. During 2011 dengue outbreak 22,562 cases were reported and 363 died due to this fatal infection in Pakistan. In this study, Lahore District was chosen as it was severely affected in 2011 dengue outbreak with 14,000 reported cases and 300 deaths. There is no vaccine developed yet for the disease control, so only effective early warning, prevention and control measures can reduce the potential disease risk. METHODS: This study proposes a method for detecting spatial autocorrelation of temporal dynamics of disease using Local Index of Spatial Autocorrelation (LISA) using three temporal indices: (a) how often the dengue cases occur, frequency index; (b) how long the epidemic wave prevails, duration index; (c) how significant dengue cases occur in successive periods, severity index. Overlay analysis of LISA value for each temporal index resulted in eight risk types. RESULTS: The mapping of spatio-temporal risk indices and their overlay analysis identified that 10.6% area of Lahore (184.3km2 and population density 119,110persons/km2) had high values for frequency, duration, and severity index (p<0.05) and 16% area (having 25% population) is at potential risk of dengue. CONCLUSION: Spatial risk identification by using local spatial-autocorrelation helps in identifying other possible causes of disease risk and further strategic planning for prevention and control measures.
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