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另外網站高雄市登革熱空間聚集與住宅型態之分析也說明：登革熱 近年來一直是影響台灣公共衛生的主要流行疾病之一，它. 是一種透過蚊子傳播的疾病，因此我們如要探究登革熱疫情的原因，. 有必要先了解蚊子的生長受環境因子影響 ...
這兩本書分別來自日日學 和聯經出版公司所出版 。
國立嘉義大學 生物機電工程學系 艾群所指導 林恪群的 不同靜電噴霧條件影響附著率之研究 （2021），提出登革熱原因關鍵因素是什麼，來自於高壓噴霧、影像處理、粒徑分析。
而第二篇論文臺北醫學大學 醫學資訊研究所博士班 蘇家玉所指導 郭朝揚的 以機器學習及資料科學於生物醫學及公共衛生之預測分析應用 （2021），提出因為有 機器學習、神經復健機器人、視覺感受、人工受孕、登革熱的重點而找出了 登革熱原因的解答。
最後網站建佑醫院CHIEN-YU HOSPITAL則補充：台灣兒童感染登革熱之平均年齡為14歲，青少年感染後常見的症狀包括：全身痠痛、皮膚 ... 因此往往在持續出現不明原因發燒多日或家中成員被確診登革熱後才被診斷出來。
「科學實證」精油功效聖經：124篇全球芳療專家認證論文＋45種精油專題研究＋198款應用配方完整蒐錄，讓精油運用更具說服力！
為了解決登革熱原因 的問題，作者Kenny,Valerie林采蓉 這樣論述：
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登革熱原因進入發燒排行的影片
面對嚴峻疫情，世界各地政府對疫苗寄予厚望，冀透過群體免疫阻止武漢肺炎病毒蔓延，但市民對疫苗的信心亦是抗疫一大挑戰，《健康蘋台》帶大家看看疫苗能否為2021帶來曙光。
疫苗的面世速度太快？
武漢肺炎大流行之前，一般疫苗由研發至上市平均需要10年時間，武漢肺炎疫苗一年多便做到，是否太過兒戲？根據歐洲藥品管理局資料，以往疫苗生產的程序依序為：臨床前研究、第一至第三階段臨床研究、監管審核、批准上市至大量生產的程序，各個環節分開進行，單是審批就可用上一年時間，過程冗長。
鑒於今次疫情嚴峻，監管機構很早就為研製武漢肺炎疫苗的藥廠提供科學咨詢，包括如何設計試驗及取得有效數據。研發過程有部分階段重叠，監管機構也採取滾動式審核（rolling review），即藥廠在試驗中途一有數據就開始評審，不必等到完成所有程序，節省時間。另外，藥廠也冒着可能失敗的風險，在第三期臨床研究階段便提前大量生產和簽約銷售，務求疫苗一經通過，可以馬上配送到醫務所，展開大規模接種。
疫苗預防率要打六折？
港府預購的三款疫苗，分別是上海復星醫藥代理、美國輝瑞及德國BioNTech合作的「BNT162b2」，由北京科興控股生物技術公司生產的「CoronaVac」，及英國牛津大學及阿斯利康共同研發的「AZD1222」。根據第三期臨床研究初步數據，三款疫苗的有效率：
「BNT162b2」95%（兩劑疫苗）
「AZD1222」70.4%（兩劑疫苗，不論劑量）；90%（先低劑量；後高劑量）；62.1%（兩劑全劑）
「CoronaVac」未有數據，相信超過50%
感染及傳染病專科醫生林緯遜解釋，疫苗研究的有效率是指預防病發（有病徵的武漢肺炎感染），而不是預防病毒接觸上呼吸道黏膜、在無病徵下複製及釋放病毒。「單純估計打疫苗後是否有機會感染，甚至在沒有病徵下傳播給別人的機會，確實要給有效率打個折扣。」政府專家顧問梁卓偉曾說，將疫苗效用換算做保護身體不受感染的能力要「打個六折」。林醫生指按世衞要求疫苗有效率達50%的標準，「複星疫苗及牛津疫苗就算打個折，保護力相當不錯。」
疫苗的基本原理
武漢肺炎病毒表面有一層包膜，與人類細胞融合便可感染人類。過程中，包膜上伸出的棘突蛋白（spike protein）首先會穿透細胞，猶如一把進入人體細胞的鑰匙，與人類細胞表面的「ACE2受體」結合。三款疫苗的主要功能，都是讓身體辨識病毒樣子，產生針對棘突蛋白的中和抗體（neutralizing antibody），使棘突蛋白失去功能。注射疫苗的常見副作用包括針口痛、肌肉痛、疲倦、腹瀉、頭痛、噁心。
科興滅活疫苗技術最成熟
三款疫苗當中，以科興「CoronaVac」使用的滅活疫苗技術平台往績最好，在季節性流感、小兒麻痹、甲型肝炎疫苗都用過，技術成熟，安全性高。惟林醫生指，滅活疫苗是將整個病毒透過加熱或化學處理殺死後注入體內，激發的免疫反應比較弱，相較其他技術平台，「抗體速度下降得比較快，保護時間較短，因此須添加其他佐劑成份，和施打加強劑補救，不過打幾多針、是否每個季度打，仍是未知之數。」
有人憂慮指滅活疫苗可能誘使免疫系統產生針對病毒其他蛋白的非中和抗體（non neutralizing antibody），導致免疫反應過量，出現抗體依賴增強反應（antibody-dependent enhancement），即從未染病人士接種疫苗後自然感染病毒，體內的非針對性抗體反而有利致病，使病徵更嚴重。林醫生解釋，登革熱疫苗曾出現此情況，故只建議曾染病人士接種登革熱疫苗，不過科興疫苗的臨床前研究有提及沒有此現象，待第三期研究數據可再判斷。事實上，此現象也可能於二次感染或遇上疫苗耐藥性病毒時出現。
復星疫苗產生抗體較精準
復星「BNT162b2」已經在英美展開大規模接種計劃。其mRNA技術是將經基因改造的病毒棘突蛋白核酸段（mRNA）注入身體，指導身體製造無害的棘突蛋白，引起免疫反應產生抗體，日後遇上病毒就能抵抗。林醫生解釋，mRNA技術的優點在於產生的抗體比較精準，因此免疫反應也較強。
不過，這項新技術以往未曾有大規模接種計劃使用過。「這是第一隻商業註冊mRNA疫苗，中長期影響未明，始終臨床研究只有數萬人，當提高接種率至幾千萬人，個別體質不同，罕見問題可能在接種兩個月後才出現。」過去一個月，英美報告數宗過敏反應個案，表徵包括呼吸困難及紅疹，懷疑與疫苗穩定劑成分聚乙二醇有關，當局建議有過敏史人士接種後留院半個鐘觀察。
牛津疫苗採用實驗階段技術
牛津「AZD1222」採用不可複製的黑猩猩腺病毒載體，插入病毒棘突蛋白基因，進入體內主導人體細胞製造對付棘突蛋白的抗體，理論上產生的抗體也較精準。此技術曾用於研發伊波拉疫苗，但停留在實驗階段於非洲控制疫情。不過，牛津在11月的第三階段研究，意外發現研究參加者接種比原劑量低的疫苗後更有效，雖然後來重做實驗證實兩劑疫苗注射全劑最有效，但仍未公佈最新的有效率數據。英國政府已批准當地時間1月4日讓國民接種牛津疫苗，標準劑量為兩劑全劑，建議相隔時間為4至12星期。英媒引述未刊登數據，指第一劑及第二劑相隔時間越長越好，可提升整體抗體水平。另有兩名參加者出現橫貫性脊髓炎，一人證實患多發性硬化症，另一宗原因不明。
疫苗可對付變種病毒？
病毒自爆發以來變種上千次，疫苗如何應付？林醫生解釋，病毒不斷複製自身DNA，過程出錯而發生變異屬無可避免。變異不一定對病毒更有利，純粹時間越長，累積越多變異，有機會出現更厲害的病毒株。早前在英國就發現一種新病毒株傳播能力更強，懷疑其棘突蛋白結構更容易結合人類細胞。林醫生指，針對小量且未必在關鍵位置發生的基因變異，疫苗仍然能夠發揮功效。香港對英國封關至1月10日，「疫苗起碼對大部份病毒株有保護能力，即使不幸感染，相信亦能減低病徵嚴重性。」而新變種病毒株雖然傳播力更強，但暫時未有證據顯示會更加致命。
德國BioNTech藥廠稱如有需要，六星期內可調整疫苗成份，對付變種病毒株。林醫生解釋，mRNA利用人工製造的基因片段，要改變基因組成較容易。相比之下，科興「CoronaVac」使用的滅活疫苗技術，須利用新病毒株去製造另一批疫苗，理論上過程比較繁複。
打完疫苗等於疫情結束？
群體免疫是防疫重要一環，政府預購的疫苗預計2021年足夠供應全港人口，是否六至八成人有抗體就等於疫情結束？林醫生解釋，理論上最理想為八成人同一時段接種疫苗，社區內的群體免疫力才是最高。目前來說，三款疫苗保護時限、加強劑的劑量及相隔時間有待考證，市民在不同時段接受保護，似乎難以估算群體免疫人口。臨床研究亦未覆蓋16歲以下小童，及沒有足夠研究孕婦注射疫苗反應。「還要視乎外國的疫情控制，或多或少會有輸入個案，相信2021年要戴口罩的機會仍然非常大。」
影片:
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不同靜電噴霧條件影響附著率之研究
為了解決登革熱原因 的問題，作者林恪群 這樣論述：
靜電噴霧能提升農藥對噴施作物的附著程度、減少流入土壤的農藥量並降低農藥附著噴施者身體的情況，表示靜電噴霧可提升附著率亦可降低農藥飄散的汙染問題及減少農藥施用量。本研究設定不同電壓和噴霧設計參數條件，以靜電噴霧試驗探討對水敏紙產生附著率之成效。以實際噴霧至不同距離所放置的水敏紙，並把反應後的水敏紙拍照，再以影像處理及軟體判別變色面積，經數據化後進行吸附力之成效分析。另以雷射粒徑分析儀分析驗證靜電噴霧粒徑和壓力與電壓之影響結果。噴霧距離0.5m時，維持10 kgf/cm2以上噴霧壓力，靜電噴霧附著能力足以排除因壓力所產生的噴霧慣性，有效附著率可達96%以上。噴霧壓力不超過20 kgf/cm2情況
下，噴霧距離在2.0m後的靜電噴霧附著率跟一般噴霧附著率無差異，表示當噴施目標物距離越遠時，需同時具備較高的噴霧壓力及較高的靜電電壓值，才能提高附著率。粒徑分析之結果，靜電噴頭之噴霧粒徑分佈屬細等級，在10 kgf/cm2及20 kgf/cm2噴霧壓力且無靜電的條件下，霧滴皆容易造成噴霧飄散，並且平均粒徑(VMD)大小幾乎不受靜電力影響。以目前現行農作物栽培噴施作業，可從本研究之結果，於不同噴霧距離和作物生長方式，選擇最適壓力和電壓值進行噴霧作業，讓霧滴產生最大吸附效果進而降低農藥使用量。
台灣常見室內節肢動物圖鑑：居家常見101種蟲蟲大集合，教你如何分辨與防治
為了解決登革熱原因 的問題，作者李鍾旻,詹美鈴 這樣論述：
與節肢動物朝夕相處，其實是人類日常生活的寫照。住家室內的各個角落，往往存在著許多你很少去留意的「房客」，牠們的多樣性甚至超乎你所想像。 ●為何這些蟲蟲會出現在你家？ ●牠們會對房子、家具或食品造成影響嗎？ ●有必要趕走牠們嗎？還是可與牠們和諧共處？ 然而大家對於這些生活在我們周遭的居家室內節肢動物，卻很少細心觀察與了解，也因此對牠們並不熟悉，甚至常對牠們感到害怕與厭惡。正確知識缺乏、生活中的誤解、各式網路謠言，這些都加深了大眾與牠們之間的距離。然而事實上，其中大多數的種類其實對人類並無害處。 《台灣常見室內節肢動物圖鑑》收錄了101種物種，幫助大眾能正確
認識一般家庭中與人類關係緊密，卻令多數人感到陌生的小生物。仔細瞧瞧，你會也許會發現牠們迷人而奇妙的地方呢！ 本書特色 ●第一本專以台灣本地的家屋節肢動物為主題的圖鑑與介紹 ●昆蟲綱77種、蛛形綱16種、倍足綱5種、唇足綱2種、內口綱1種，共101種居家常見物種 ●超過600張精彩珍貴的照片，完整呈現各種物種的特徵與形態。 ●金鼎獎科普作家李鍾旻，與科博館副研究員詹美鈴合著，內容專業詳實，文字流暢易讀。 ●理解節肢動物出現的前因後果，破除迷思與誤解。 共同推薦 國立中興大學昆蟲學系教授 李後鋒 uHandy行動顯微鏡推廣召集人 林建明 台灣環境資訊
協會祕書長 陳瑞賓 科普作家 張東君 國立中興大學昆蟲學系教授／農資學院副院長 黃紹毅 國立自然科學博物館館長 焦傳金 國立台灣大學公共衛生學系教授兼副主任 蔡坤憲 國立台灣大學昆蟲學系教授兼系主任／台灣昆蟲學會理事長 蕭旭峰 國立中山大學生物科學系副教授 顏聖紘 （依姓氏筆畫排列） 專家讚譽 「台灣有史以來最實用、專業又精美的居家生物圖鑑，是提升居家品質的秘笈！」——國立中興大學昆蟲學系教授 李後鋒 「疫情期間在家找蟲玩，滿足自己和孩子的好奇心 。」——uHandy行動顯微鏡推廣召集人 林建明 「作者李鍾旻十多年來持續投入在昆蟲相關的科
普寫作工作上，促成了更多人認識居家、身邊的昆蟲，許多人願意試著和牠們相處，甚至願意接受蜘蛛來剋制蟑螂等昆蟲，或像我家則是壁虎在協助維持蟑螂等的數量。相信這本書可以發揮更多的力量。」——台灣環境資訊協會祕書長 陳瑞賓 「專業與生態關懷兼顧，最實用的居家寶典。」——國立中興大學昆蟲學系教授／農資學院副院長 黃紹毅 「這本書可以說是在家研究生物學的最佳指南，不用出門就可以一窺動物的生命奧秘。」——國立自然科學博物館館長 焦傳金 「本書收錄節肢動物門下5綱17目101種常見居家共生節肢動物，搭配作者細緻的觀察力和卓越的微距攝影技術，提供特徵明顯、畫質清晰的生態圖像，助益讀者可以
快速上手並辨識這些居家共生節肢動物的類群和生態環境。」——國立台灣大學公共衛生學系教授兼副主任 蔡坤憲 「從最基礎的形態、分類到個別種類的辨識、行為與生活方式等完整地介紹給讀者，輔以清晰的攝影照片，讓更多的人了解這些居家生活中的角落小夥伴們。」——國立台灣大學昆蟲學系教授兼系主任 蕭旭峰
以機器學習及資料科學於生物醫學及公共衛生之預測分析應用
為了解決登革熱原因 的問題，作者郭朝揚 這樣論述：
機器學習演算法和資料科學在包含生物醫學在內各領域進步到人工智慧的應用階段，在預測模型中，智能運算的創新運用已經促進個人醫療或照護的發展。本文的主旨在於提供預測模型分析來描繪出在生物醫學和公共衛生的新發現，為了達成這個目標，將完成四項主題：1) 提供早期預測Lokomat病人復健進步成效評估，2) 發現在放射治療產生視覺感受的相關因素，3) 發展可預測透過試管嬰兒懷孕的臨床決策系統，4) 找出空氣品質指標和登革熱新的關聯性。第一個主題，利用病人基本資料（例如年齡、性別、診斷等）及結合機器人步態訓練系統（Lokomat）提供的數據（例如懸吊重量等），使用機器學習的方法來預測有神經系統疾病病人是否
能夠透過Lokomat的治療讓病人的行走上更加進步，而重要性的指標以及進步與各變數的關係可用來評估復健的成效；第二個主題，招募在臺北榮民總醫院接受頭頸或腦部放射治療的病人，臨床指標（例如照射部位、視網膜放射劑量等等）將從關於視覺感受的問卷取出，使用敘述性統計分析有無視覺感受的病患，再提供預測方法來分開兩群不同的病人，再進一步描繪出指標和視覺感受之間的關係；第三個主題，蒐集在臺北醫學大學附設醫院接受試管嬰兒女性的臨床指標（例如卵巢刺激藥物、不孕原因、女性年齡、總共冷凍卵子數等），其中包含納入及排除的受試者，在建立基於各項演算法的預測模型前，先進行資料前處理、補遺失值及非平衡資料等處理，而後找出重
要性指標以增加模型的解釋能力；第四個主題，空氣品質指標及影響登革熱的傳統指標，包含天氣及病媒蚊資料，將首次在臺灣官方公開資料網站取得，這些空氣品質指標將和傳統指標結合來了解空氣指標的影響，最後確定可用來解釋的生醫變數。分析流程包含特徵變數選取、資料前處理、機器學習及評估階段，首先，針對連續型變數計算平均數及標準差，而類別型變數則計算次數及百分比，再使用T檢定去檢定兩組平均數的是否具有顯著差異，卡方檢定去檢定類別變數和應變數是否具有獨立性，為了找出最佳模型，採用數種機器學習演算法去計算AUC，AUC是一種用來測量各模型表現能力的指標，在比較完後我們再從中選出最佳模型。在神經復健機器人方面，利用機
器學習建立的預測模型AUC為0.981最高，正確率、敏感性及特異性分別為87.9%、100%及76.7%；在視覺感受方面，所建立的預測模型AUC為0.888最高，正確率、敏感性及特異性分別為79.3%、65.4%及90.6%；在人工受孕方面，建立的預測模型AUC為0.721最高，而正確率、敏感性及特異性分別為64.8%、66.6%及64.2%；而在登革熱的預測模型AUC為0.955最高，而正確率、敏感性及特異性分別為89.9%、94.8%及82.5%。本研究所發展的機器學習預測模型除了可供參考之外，另外找出重要性變數及觀察各變數的部分相依圖，提供的方法可以用來發展臨床決策系統來增加臨床運用及醫
療照護研究。