巴西累西腓登革热脆弱性制图:基于主成分分析与稳健回归的社会经济洞察

基于 2015 至 2024 年间巴西东北部主要城市累西腓报告的约 9 万例确诊登革热病例,我们开展了社区层面的空间分析。我们整合了 2022 年巴西人口普查的社会经济与人口统计指标,以探究与登革热发病空间分布相关的因素。为应对多重共线性并降低维度,我们对解释变量应用了主成分分析(PCA)。利用所得成分,我们通过普通最小二乘(OLS)、稳健回归和随机森林算法构建了预测模型。OLS 模型解释了病例密度(每平方公里病例数)方差的 60.4%,而对异常值更具韧性的稳健模型解释了 43.2%。捕捉非线性模式的随机森林模型达到了 37.3%。尽管非线性带来了一些局部增益,线性模型仍表现出更高的整体稳定性与可解释性。利用 PCA 得分,我们构建了社区登革热风险排序,并将其与 2024 年实际分布进行比较,在相对排序上达到了 83.5% 的吻合度。我们的研究表明,基于普查的社会经济数据在结合降维与预测建模后,能够有效估算城市登革热风险,并指导空间靶向的公共卫生策略。