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Meteorologie im Dienste der Gesundheit

Meteorologie im Dienste der Gesundheit in Franklin, TN

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Meteorologie im Dienste der Gesundheit

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Malaria stellt im Senegal ein großes Gesundheitsproblem dar. Da man sich der Saisonabhängigkeit der Krankheit bewusst ist, wäre die Einführung von Entscheidungshilfen wie die Verwendung von Modellen zur Vorhersage des Auftretens von Malariaausbrüchen von entscheidender Bedeutung für die Bekämpfung der Krankheit. Somit trägt die vorliegende Studie zu einem besseren Verständnis der Beziehungen zwischen Klima und Malaria bei, um die Überwachung und das Management dieser Krankheit zu verbessern. Die Studie wurde in der Region Ziguinchor mit Daten durchgeführt, die einen Zeitraum von acht (08) Jahren abdecken, d.h. von 2015 bis 2022. Es wurden zwei Arten von monatlichen Daten verwendet, nämlich meteorologische Daten und Gesundheitsdaten (Anzahl der bestätigten Malariafälle). Die angewandte Methodik bestand aus grafischen Analysen, einfachen linearen Regressionen und multipler linearer Regression. Die Auswahl der relevantesten Parameter erfolgte durch die Methode der "Backward Elimination". Schließlich wurde eine Validierung auf der Grundlage von vier (04) statistischen Tests (Shapiro-Wilk-Test, Varianz-Inflationsfaktor-Test, Durbin-Watson-Test und Goldef-Quandt-Test) vorgenommen, gefolgt von einer Überprüfung der Robustheit anhand des Taylor-Diagramms.
Malaria stellt im Senegal ein großes Gesundheitsproblem dar. Da man sich der Saisonabhängigkeit der Krankheit bewusst ist, wäre die Einführung von Entscheidungshilfen wie die Verwendung von Modellen zur Vorhersage des Auftretens von Malariaausbrüchen von entscheidender Bedeutung für die Bekämpfung der Krankheit. Somit trägt die vorliegende Studie zu einem besseren Verständnis der Beziehungen zwischen Klima und Malaria bei, um die Überwachung und das Management dieser Krankheit zu verbessern. Die Studie wurde in der Region Ziguinchor mit Daten durchgeführt, die einen Zeitraum von acht (08) Jahren abdecken, d.h. von 2015 bis 2022. Es wurden zwei Arten von monatlichen Daten verwendet, nämlich meteorologische Daten und Gesundheitsdaten (Anzahl der bestätigten Malariafälle). Die angewandte Methodik bestand aus grafischen Analysen, einfachen linearen Regressionen und multipler linearer Regression. Die Auswahl der relevantesten Parameter erfolgte durch die Methode der "Backward Elimination". Schließlich wurde eine Validierung auf der Grundlage von vier (04) statistischen Tests (Shapiro-Wilk-Test, Varianz-Inflationsfaktor-Test, Durbin-Watson-Test und Goldef-Quandt-Test) vorgenommen, gefolgt von einer Überprüfung der Robustheit anhand des Taylor-Diagramms.

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