Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Diferenciação de não-homocedasticidade e valores discrepantes geoespacialmente extremos para o conjunto de dados de paisagens urbanas e rurais usando coeficientes de correlação de momento do produto de Pearson para quantificar tendências de agrupamento em populações não vacinadas contra o sarampo na Nigéria

Samuel Alao, Komi Mati e Benjamin Jacob

Os modelos linearizados sobre os centróides relacionados com a vacinação contra o sarampo na literatura não podem fornecer dados pertinentes para os gestores do sarampo do governo local. A análise espacial é uma ferramenta epidemiológica de redução de custos para programas de imunização de grande escala. Foi construído um modelo de regressão multivariada para determinar co-variáveis ​​antropogénicas relacionadas. Além disso, quantificamos as tendências de agrupamento no conjunto de dados autocorrelacionados utilizando autovetores ortogonais e também ilustramos pontos críticos problemáticos para uma cobertura vacinal eficaz. Os dados foram obtidos a partir do inquérito demográfico e de saúde de 2013 para a Nigéria (N=28.337). A pobreza, o nível de analfabetismo e a falta de suplementos de vitamina A foram fortes determinantes da não vacinação contra o sarampo a um nível estatisticamente significativo de (P<0,0001). As estatísticas de autocorrelação de primeira ordem (DW=0,1647, P<0,0001), (DW=0,2406, P<0,0001); e a correlação de segunda ordem (I de Moran=0,456, Z-score=1208), (I de Moran=0,442, Z-score=608) demonstrou uma autocorrelação espacial positiva para as geolocalizações rurais e urbanas, respetivamente. Os mapas de cobertura do solo e uso do solo (LCLU) do Google Earth e do Diva-GIS foram carregados no ArcMap para representar visualmente as áreas de foco. Dados significativos do mapeamento mostraram que as crianças não vacinadas contra o sarampo estão agrupadas nas zonas rurais das partes do norte da Nigéria dominadas pelos muçulmanos.