This study examines the impact of climate, socio-economic and demographic factors on the incidence of dengue in regions of the United States and Mexico. We select factors shown to predict dengue at a local level and test whether the association can be generalized to the regional or state level. In addition, we assess how different indicators perform compared to per capita gross domestic product (GDP), an indicator that is commonly used to predict the future distribution of dengue. A unique spatial-temporal dataset was created by collating information from a variety of data sources to perform empirical analyses at the regional level. Relevant regions for the analysis were selected based on their receptivity and vulnerability to dengue. A conceptual framework was elaborated to guide variable selection. The relationship between the incidence of dengue and the climate, socio-economic and demographic factors was modelled via a Generalized Additive Model (GAM), which also accounted for the spatial and temporal auto-correlation. The socio-economic indicator (representing household income, education of the labour force, life expectancy at birth, and housing overcrowding), as well as more extensive access to broadband are associated with a drop in the incidence of dengue; by contrast, population growth and inter-regional migration are associated with higher incidence, after taking climate into account. An ageing population is also a predictor of higher incidence, but the relationship is concave and flattens at high rates. The rate of active physicians is associated with higher incidence, most likely because of more accurate reporting. If focusing on Mexico only, results remain broadly similar, however, workforce education was a better predictor of a drop in the incidence of dengue than household income. Two lessons can be drawn from this study: first, while higher GDP is generally associated with a drop in the incidence of dengue, a more granular analysis reveals that the crucial factors are a rise in education (with fewer jobs in the primary sector) and better access to information or technological infrastructure. Secondly, factors that were shown to have an impact of dengue at the local level are also good predictors at the regional level. These indices may help us better understand factors responsible for the global distribution of dengue and also, given a warming climate, may help us to better predict vulnerable populations on a larger scale.

中文翻译：

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社会经济，人口和气候因素对美国和墨西哥登革热区域分布的影响

这项研究调查了气候，社会经济和人口因素对美国和墨西哥地区登革热发病率的影响。我们选择显示出的预测局部地区登革热的因素，并测试该关联是否可以推广到地区或州一级。此外，我们评估了与人均国内生产总值（GDP）相比不同指标的表现，该指标通常用于预测登革热的未来分布。通过整理来自各种数据源的信息以在区域级别执行经验分析，创建了一个独特的时空数据集。根据相关区域的易感性和登革热易感性选择相关区域。详细阐述了指导变量选择的概念框架。登革热发病率与气候，社会经济和人口因素之间的关系是通过广义可加模型（GAM）进行建模的，该模型也说明了时空自相关。社会经济指标（代表家庭收入，劳动力的教育程度，出生时的预期寿命和住房拥挤状况）以及更广泛的宽带接入与登革热发病率下降有关；相比之下，考虑到气候因素，人口增长和区域间迁徙与发病率较高相关。人口老龄化也预示着更高的发病率，但是这种关系是凹的并且以高比率扁平化。活跃医生的比率与较高的发病率相关，最可能的原因是报告更为准确。如果仅关注墨西哥，结果仍大致相似，但是，与家庭收入相比，劳动力教育是登革热发病率下降的更好预测指标。从这项研究中可以得出两个教训：首先，虽然国内生产总值通常与登革热发病率下降有关，但更详细的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作减少）；以及更好地获取信息或技术基础架构。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。结果仍然大致相似，但是，与家庭收入相比，劳动力教育是登革热发病率下降的更好预测指标。从这项研究中可以得出两个教训：首先，虽然国内生产总值通常与登革热发病率下降有关，但更详细的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作减少）；以及更好地获取信息或技术基础架构。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。结果仍然大致相似，但是，与家庭收入相比，劳动力教育是登革热发病率下降的更好预测指标。从这项研究中可以得出两个教训：首先，虽然国内生产总值通常与登革热发病率下降有关，但更详细的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作减少）；以及更好地获取信息或技术基础架构。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。与家庭收入相比，劳动力教育是登革热发病率下降的更好预测指标。从这项研究中可以得出两个教训：首先，虽然国内生产总值通常与登革热发病率下降有关，但更详细的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作减少）；以及更好地获取信息或技术基础架构。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。与家庭收入相比，劳动力教育是登革热发病率下降的更好预测指标。从这项研究中可以得出两个教训：首先，虽然国内生产总值通常与登革热发病率下降有关，但更详细的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作减少）；以及更好地获取信息或技术基础架构。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。从这项研究中可以得出两个教训：首先，虽然国内生产总值通常与登革热发病率下降有关，但更详细的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作减少）；以及更好地获取信息或技术基础架构。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。从这项研究中可以得出两个教训：首先，虽然国内生产总值通常与登革热发病率下降有关，但更详细的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作减少）；以及更好地获取信息或技术基础架构。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。更细粒度的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作机会减少）以及更好地获取信息或技术基础设施。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。更细粒度的分析表明，关键因素是教育的增加（第一产业的工作机会减少）以及更好地获取信息或技术基础设施。其次，在地方一级显示出影响登革热的因素也是地区一级的良好预测指标。这些指数可以帮助我们更好地了解造成登革热全球分布的因素，并且在气候变暖的情况下，可以帮助我们更好地大规模预测易感人群。