Incidence Rate and Spatial Analysis of Dengue Fever in Roi-Et Province

Authors

  • Nuttapong Thakraiklang Faculty of Public Health, Khon Kaen University
  • Supot Kamsa-ard Faculty of Public Health, Khon Kaen University

Keywords:

Dengue, Incidence, Spatial analysis

Abstract

This analytical retrospective cohort study aims to analyze spatial factors and study the incidence of dengue fever in Roi Et province. The study focuses on 9,481 patients who were lived and diagnosed at the various hospital in Roi Et province between January 1, 2018, and December 31, 2023. We obtained from the database of the Epidemiological Disease Surveillance System, EDSS. The factors such as demographic characteristics, climatic, and environmental factors. The Moran's I and Anselin Local Moran's I, LISA determined the relationship with incidence of dengue fever, and analyze the incidence rate which reported 95% confidence interval.

The study found that incidence rate of dengue fever in Roi Et province was 112.1 per 100,000 per year. The incidence rate of dengue fever increased, rising from 98.1 per 100,000 per year in 2018 to 268.6 per 100,000 per year in 2019. However, this trend reversed incidence rate decreasing from 115.9 per 100,000 per year in 2020 to 20.0 per 100,000 per year in 2021. Subsequently, the trend increased again with an incidence rate of 45.3 per 100,000 per year in 2022 to 123.8 per 100,000 per year in 2023. Moran's I analysis was spatially associated with variables in the same direction. The statistically significance of the clustered pattern, including average rainfall, average temperature, average relative humidity, average meters above sea level, and population density (p-value < 0.05). The LISA, we found that the 193 sub-districts with dengue according to the following variables: 14 sub-districts as for average rainfall, 43 sub-districts as for average temperature, 36 sub-districts as for average relative humidity, 32 sub-districts as for average meters above sea level, and 16 sub-districts as for population density. While the LISA, we reported district areas with dengue according to the following variables: 1 district as for container index (CI).

This study demonstrated that average rainfall, average temperature, average relative humidity, average meters above sea level, and population density were spatially associated to the incidence of dengue fever, or the incidence of disease in the same direction. These findings suggest the need for enhanced surveillance in these identified areas. Additionally, the study observed that dengue fever incidence rates decreased during the COVID-19 pandemic when travel restrictions were implemented and schools (areas with high population density) were closed. When normal conditions resumed, dengue incidence rates increased again. Therefore, an effective measure for controlling dengue fever is restricting the movement of patients and preventing mosquito bites to prevent dengue outbreaks in the area.

References

WHO. Dengue and severe dengue [Internet]. 2023 [cited 2023 Aug 13]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dengue-and-severe-dengue

กรมควบคุมโรค. รายละเอียดโรคไข้เดงกี่ (Dengue) [อินเทอร์เน็ต]. 2566 [เข้าถึงเมื่อ 31 ส.ค. 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://ddc.moph.go.th/disease_detail.php?d=44

กองระบาดวิทยา. แพลตฟอร์มเฝ้าระวังโรคดิจิทัล [อินเทอร์เน็ต]. 2566. [เข้าถึงเมื่อ 31 ส.ค. 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://ddsdoe.ddc.moph.go.th/ddss/

สำนักงานสาธารณสุขจังหวัดร้อยเอ็ด. สถานการณ์โรคทางระบาดวิทยา ปี พ.ศ. 2566. ร้อยเอ็ด: สำนักงานสาธารณสุขจังหวัดร้อยเอ็ด; 2566.

สำนักโรคติดต่อนำโดยแมลง. คู่มือวิชาการโรคติดเชื้อเดงกีและโรคไข้เลือดออกเดงกีด้านการแพทย์และสาธารณสุข ปี พ.ศ. 2558. กรุงเทพฯ: อักษรกราฟฟิคแอนด์ดีไซน์; 2558.

ศิริลักษณ์ พิมมะสาร. ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบการใช้ประโยชน์ที่ดินกับการระบาดเชิงพื้นที่ของโรคไข้เลือดออกในจังหวัดพะเยา. วารสารวิชาการเพื่อพัฒนานวัตกรรมเชิงพื้นที่ 2563; 1(1):10-8.

Phanitchat T, Zhao B, Haque U, Pientong C, Ekalaksananan T, Aromseree S, et al. Spatial and temporal patterns of dengue incidence in northeastern Thailand 2006–2016. BMC infect Dis 2019; 19: 743.

กิตติวิชญ์ ชวนินทวิสุทธิ์. ระบบพยากรณ์และควบคุมการระบาดของโรคไข้เลือดออกโดยใช้เหมืองข้อมูลและภูมิสารสนเทศ ในเขตอำเภอหนองบัวระเหว จังหวัดชัยภูมิ [การศึกษาอิสระปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต]. ขอนแก่น: มหาวิทยาลัยขอนแก่น; 2554.

Ryan SJ, Carlson CJ, Mordecai EA, Johnson LR. Global expansion and redistribution of Aedes borne virus transmission risk with climate change. PLOS Negl Trop Dis 2019; 13(3): e0007213.

กรมอุตุนิยมวิทยา. สรุปลักษณะอากาศรายปี [อินเทอร์เน็ต]. 2566 [เข้าถึงเมื่อ 25 ส.ค. 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://tmd.go.th/climate/summaryyearly

Saita S, Maeakhian S, Silawan T. Temporal Variations and Spatial Clusters of Dengue in Thailand: Longitudinal Study before and during the Coronavirus Disease (COVID-19) Pandemic. Trop Med Infect Dis 2022; 7(8): 171.

อดุลย์ กล้าขยัน. การศึกษาปัจจัยสภาพแวดล้อมกับการเกิดโรคไข้เลือดออกในจังหวัดกาฬสินธุ์ โดยประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ [วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตรมหาบัณฑิต]. มหาสารคาม: มหาวิทยาลัยมหาสารคาม; 2549.

จุฬาภรณ์ ชัยรัตน์. การประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์วิเคราะห์ระดับความเสี่ยงต่อการเกิดโรคไข้เลือดออกในจังหวัดหนองบัวลำภู [วิทยานิพนธ์ปริญญาสาธารณสุขศาสตรมหาบัณฑิต]. มหาสารคาม: มหาวิทยาลัยมหาสารคาม; 2549.

Downloads

Published

2025-04-28

How to Cite

1.
Thakraiklang N, Kamsa-ard S. Incidence Rate and Spatial Analysis of Dengue Fever in Roi-Et Province. J Offic Dis Prev Control 7 [internet]. 2025 Apr. 28 [cited 2026 Jan. 16];32(1):60-71. available from: https://he01.tci-thaijo.org/index.php/jdpc7kk/article/view/272268

Issue

Section

Research Article