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背景と目的：デング熱は、通常、ネッタイシマカが蚊によって伝染するベクター媒介ウイルス性疾患です。世界中で、局所ベクトル密度とデング熱症例の頻度との関係が調査されており、さらなる証拠が必要です。この研究の目的は、2019年のデング熱の発生中に、バングラデシュの巨大性におけるデング熱ベクター（エーデスaegypti）とデング熱の症例との間の潜在的な空間的関係を分析することを目的としています。 方法：ベクター密度測定値を使用して、デング熱症例分布との空間的関連を推定しました。4か月にわたってダッカ医科大学病院に入院した364のデング熱症例については、場所が決定されました。データは半構造化されたアンケートを使用して収集され、参加前に事前の同意が確保されました。Moran Global Index、Getis-ord Gi ∗、通常の最小二乗回帰、地理的に重み付けされた回帰、およびカウントデータ回帰法が空間分析に使用されました。 結果：デング熱の症例分布は、都市全体の未熟なネッタイシマカ（幼虫）密度に関連していないことがわかりました。ブレトー指数（BI）で測定された幼虫密度とデング熱症例との家の指数（HI）の関係は、非定常性であり、統計的に有意ではありませんでした。 結論：デング熱症例の位置は、ベクトル分布とベクター密度とは無関係であるように見えます。これらの調査結果は、他の伝送リスク要因の検索を促すはずです。
背景と目的：デング熱は、通常、ネッタイシマカが蚊によって伝染するベクター媒介ウイルス性疾患です。世界中で、局所ベクトル密度とデング熱症例の頻度との関係が調査されており、さらなる証拠が必要です。この研究の目的は、2019年のデング熱の発生中に、バングラデシュの巨大性におけるデング熱ベクター（エーデスaegypti）とデング熱の症例との間の潜在的な空間的関係を分析することを目的としています。 方法：ベクター密度測定値を使用して、デング熱症例分布との空間的関連を推定しました。4か月にわたってダッカ医科大学病院に入院した364のデング熱症例については、場所が決定されました。データは半構造化されたアンケートを使用して収集され、参加前に事前の同意が確保されました。Moran Global Index、Getis-ord Gi ∗、通常の最小二乗回帰、地理的に重み付けされた回帰、およびカウントデータ回帰法が空間分析に使用されました。 結果：デング熱の症例分布は、都市全体の未熟なネッタイシマカ（幼虫）密度に関連していないことがわかりました。ブレトー指数（BI）で測定された幼虫密度とデング熱症例との家の指数（HI）の関係は、非定常性であり、統計的に有意ではありませんでした。 結論：デング熱症例の位置は、ベクトル分布とベクター密度とは無関係であるように見えます。これらの調査結果は、他の伝送リスク要因の検索を促すはずです。
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Dengue is a vector-borne viral disease usually transmitted by Aedes mosquitoes. Around the world, the relationship between local vector density and frequency of dengue cases is being explored and needs further evidence. This study aimed to analyze the potential spatial relationships between the dengue vector (Aedes aegypti) and dengue cases in the megacity of Bangladesh during the 2019 dengue outbreak. METHODS: Vector density measures were used to estimate spatial associations with dengue case distribution. Location was determined for 364 dengue cases who were admitted to Dhaka Medical College Hospital over a period of 4 months. Data were collected using a semi-structured questionnaire, and prior consent was ensured before participation. The Moran global index, Getis-Ord Gi∗, ordinary least squares regression, geographically weighted regression and count data regression methods were used for spatial analysis. RESULTS: We found that dengue case distribution was not associated with immature Aedes aegypti mosquito (larvae) density across the city. The relationship between larval density measured by the Breteau Index (BI) and House Index (HI) with dengue cases was nonstationary and not statistically significant. CONCLUSION: The location of dengue cases appears to be unrelated to vector distribution and vector density. These findings should prompt the search for other transmission risk factors.
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