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Abstrakt
Regressionsmodellierung und Analyse von Handy-basierten Syndromüberwachungsdaten für Ebola in Sierra Leone
Jia Bainga Kangbai
Ziel: Um die Out-Degree-Zentralität für die multivariate Analyse zu bestimmen, untersuchen Sie die demografischen Unterschiede und Merkmale der Anrufer, die mehr Anrufe tätigen, und ermitteln Sie die Anrufer, bei denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass sie mindestens einen positiven Ebola-Anruf tätigen.
Methoden: Überwachungsdaten für 393 vermutete Ebola-Fälle (192 Männer, 201 Frauen) wurden vom 23. Oktober 2014 bis zum 28. Juni 2015 mithilfe von Mobiltelefontechnologie gesammelt. Die Software UCINET und Net Draw wurde verwendet, um die für die multivariate Analyse verwendete Gradzentralität zu bestimmen. Für die multivariable Analyse wurden Poisson- und logistische Regressionsanalysen verwendet.
Ergebnis: Bei Frauen (AOR = 0,33, 95 % KI [0,14, 0,81]) war die Wahrscheinlichkeit, mindestens einen positiven Ebola-Überwachungsanruf zu tätigen, geringer als bei Männern. Frauen (IR = 0,63, 95 % KI [0,49, 0,82]) tätigten im Vergleich zu Männern auch weniger Ebola-Überwachungsanrufe.
Schlussfolgerung: Diese Studie zeigt, dass die Kombination von Mobiltelefontechnologie mit benutzerfreundlicher und quelloffener Social-Network-Software wie UCINET und Net Draw eine wichtige Ergänzung zu den traditionellen Maßnahmen der epidemiologischen Überwachung darstellt.