A Time-Series Analysis of Rainfall and Respiratory Syncytial Virus Cases in Children Under Five Years Old in Pathumthani, Thailand
ารวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงอนุกรมเวลาระหว่างปริมาณฝนกับจำนวนผู้ป่วยโรคติดเชื้อไวรัสอาร์เอสวีในเด็กอายุต่ำกว่า 5 ปี จังหวัดปทุมธานี ประเทศไทย
Keywords:
Children under five years old, Rainfall, Respiratory Syncytial Virus, A Time-Series AnalysisAbstract
Respiratory Syncytial Virus (RSV) infection is a major respiratory disease in children under five years of age, as it can lead to severe illness, exhibits seasonal outbreaks during the rainy season, and represents a significant public health concern as well as an economic burden for affected families.
Objective: To examine the time-series relationship between daily rainfall and the number of respiratory syncytial virus (RSV) cases among children under five years of age, and to assess the lagged effects of daily rainfall on RSV incidence in Pathum Thani Province, Thailand.
Methods: A retrospective observational time-series study was conducted using secondary daily RSV cases records between June 30and September 30, 2025 (a total of 93 days). Daily rainfall data were obtained from NASA climate and meteorological databases. Descriptive statistics were used to summarize the data, and negative binomial regression models were applied to analyze the association between rainfall and RSV cases. Lag effects of rainfall were evaluated to capture delayed impacts on RSV incidence.
Results: During the 93-day study period, the mean number of RSV cases was 2.13 cases per day. Daily rainfall on the same day (lag 0) and three days after rainfall (lag 3) showed significant positive associations with the number of RSV cases (p < 0.05). The fitted models demonstrated good overall fit (p < 0.05). Each 1-mm increase in daily rainfall was associated with an approximately 4% increase in the expected number of RSV cases on the day of rainfall (IRR = 1.040, 95% CI: 1.02–1.08) and an approximately 5% increase three days after rainfall (IRR = 1.050, 95% CI: 1.02–1.08).
Conclusions: The findings indicate that rainfall is an important environmental predictor of RSV incidence among children under five years of age. Incorporating rainfall information into surveillance systems may support early warning, preparedness, and the timely implementation of public health measures to control RSV transmission in local settings.
Downloads
References
กรมควบคุมโรค. กรมควบคุมโรค เตือนโรคไข้หวัดใหญ่ และโรคติดเชื้อไวรัสอาร์เอสวี (RSV) ยังมีแนวโน้มพบผู้ป่วยเพิ่มขึ้นในช่วงฤดูฝน [อินเทอร์เน็ต] นนทบุรี: กระทรวงสาธารณสุข; 2568 [อ้างเมื่อ 21 กันยายน 2568]. จาก:https://ddc.moph.go.th/brc/news.php?deptcode=brc&news=55691&news_views=1558
Obando-Pacheco P, Justicia-Grande AJ, Rivero-Calle I, Rodríguez-Tenreiro C, Sly P, Ramilo O, et al. Respiratory syncytial virus seasonality: a global overview. J Infect Dis. 2018; 217(9): 1356–64.
DOI: 10.1093/infdis/jiy056
กรมควบคุมโรค. สถานการณ์โรคเชื้อไวรัสอาร์เอสวี (Respiratory Syncytial Virus: RSV) ข้อมูล ณ วันที่ 28 ธันวาคม 2567 [อินเทอร์เน็ต] นนทบุรี: กระทรวงสาธารณสุข; 2568 [อ้างเมื่อ 30 สิงหาคม 2568]. จาก: https://ddc.moph.go.th/uploads/ckeditor2/files/_Situation%20RSV%202024.pdf
The Lancet Global Health. Global epidemiology of RSV and climate factors. Lancet Glob Health [Internet]. 2021 [cited 2025 Jan 8]. Available from: https://www.thelancet.com/
Uttajug A, Ueda K, Seposo X, Francis JM. Association between extreme rainfall and acute respiratory infection among children under 5 years in sub-Saharan Africa: an analysis of Demographic and Health Survey data, 2006–2020. BMJ Open. 2023; 13(4): e071874. DOI: 10.1136/bmjopen-2023-071874
Lee MH, Mailepessov D, Yahya K, Loo LH, Maiwald M, Aik J. Air quality, meteorological variability and pediatric respiratory syncytial virus infections in Singapore. Sci Rep. 2023; 13(1): 1001.
DOI: 10.1038/s41598-022-26184-0
Fall A, Dia N, Cisse EHAK, Kiori DE, Sarr FD, Sy S, et al. Epidemiology and molecular characterization of human respiratory syncytial virus in Senegal after four consecutive years of surveillance, 2012–2015. PLoS One. 2016; 11(6): e0157163. DOI: 10.1371/journal.pone.0157163
กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค.โรคปอดอักเสบจากเชื้อไวรัสอาร์เอสวี (Respiratory Syncytial Virus, RSV) ข้อมูล ณ วันที่ 1 ตุลาคม 2567 [อินเทอร์เน็ต]. กระทรวงสาธารณสุข; 2567 [อ้างเมื่อ 8 มกราคม 2568].
Bhaskaran K, Gasparrini A, Hajat S, Smeeth L, Armstrong B. Time series regression studies in environmental epidemiology. Int J Epidemiol. 2013; 42(4): 1187–95. DOI: 10.1093/ije/dyt092
กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค. แพลตฟอร์มเฝ้าระวังโรคดิจิทัล: รายงานสถานการณ์โรครายวัน (สำหรับประชาชน): 10 โรคติดต่อที่คนไทยป่วยมากที่สุด (จังหวัดปทุมธานี อายุ 0–4 ปี วันที่ 30 มิถุนายน–30 กันยายน 2568) [อินเทอร์เน็ต]. นนทบุรี: กระทรวงสาธารณสุข; 2568 [อ้างเมื่อ 30 กันยายน 2568]. จาก: https://dvis3.ddc.moph.go.th/t/DDC_CENTER_DOE/views/_Daily_17491057082280/sheet16
สถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ (องค์การมหาชน). Daily rainfall data [อินเทอร์เน็ต]. 2568 [อ้างเมื่อ 30 กันยายน 2568] จาก: https://data.hii.or.th/dataset/hii-rainfall
NASA POWER Project. The POWER Project: daily precipitation for Pathum Thani, Thailand (June 27–September 30, 2025) [dataset]. NASA Langley Research Center; 2026 [cited 2025 Dec 28]. Available from: https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/
มหาวิทยาลัยมหิดล. ประกาศแนวปฏิบัติสำหรับโครงการวิจัยที่ไม่เข้าข่ายการวิจัยในคน [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยมหิดล; 2565 [อ้างเมื่อ 25 พฤศจิกายน 2567]. จาก: https://sp.mahidol.ac.th/th/LAW/policy/2565-MU-Non-Human.pdf
Lindén A, Mäntyniemi S. Using the negative binomial distribution to model overdispersion in ecological count data. Ecology. 2011; 92(7): 1414–21. DOI: 10.1890/10-1831.1
The jamovi project. jamovi (Version 2.6) [computer software]. 2024. Available from: https://www.jamovi.org
Gallucci M. GAMLj: General analyses for linear models [jamovi module]. 2019. Available from: https://gamlj.github.io/
Cameron AC, Trivedi PK. Regression analysis of count data. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press; 2013.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Community Health Development Quarterly Khon Kaen University

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Articles in this journal are copyrighted by the x may be read and used for academic purposes, such as teaching, research, or citation, with proper credit given to the author and the journal.use or modification of the articles is prohibited without permission.
statements expressed in the articles are solely the opinions of the authors.
authors are fully responsible for the content and accuracy of their articles.
other reuse or republication requires permission from the journal."