Ключевые результаты
- Выявлена значимая корреляция между максимальной температурой (p = 0,0014) и частотой укусов собак
- Установлена обратная связь между относительной влажностью (p = 0,0252) и количеством инцидентов
- Разработанная модель ИИ (H2O XGBoost) показала точность 87% в прогнозировании риска укусов
Методология
- Исследование проведено в 5 штатах Индии: Бихар, Карнатака, Пенджаб, Телангана и Уттар-Прадеш
- Анализировались метеорологические параметры и концентрации загрязнителей воздуха:
- Формальдегид
- Диоксид азота
- Диоксид серы
- Озон
- Применен метод главных компонент (PCA) для оценки влияния факторов окружающей среды
Клиническое значение
- Выявлена сильная положительная корреляция (r = 0,84) между максимальной температурой и частотой укусов
- Отсутствие явной кластеризации факторов указывает на необходимость учета региональной специфики
- Результаты поддерживают реализацию целей устойчивого развития в области здравоохранения и городской безопасности
Выводы
- Температура и влажность являются значимыми, но не единственными факторами риска укусов собак
- Необходим индивидуальный подход к профилактике с учетом локальных экологических особенностей
- Применение ИИ позволяет эффективно прогнозировать риски укусов собак