MedElevator
Войти в исследования DOI 10.3389/fvets.2023.1049633
Моделирование эффективности адресной вакцинации от вируса лихорадки Рифт-Вэлли с использованием несовершенной сетевой информации.
Аннотация
Движение скота способствует распространению ряда инфекционных заболеваний. Таким образом, данные о перемещениях скота могут использоваться в качестве руководства для разработки политики в отношении адресных мер по борьбе с инфекционными заболеваниями скота, включая лихорадку Рифт-Вэлли (RVF) - предотвратимую с помощью вакцин арбовирусную лихорадку. Как известно, подробные данные о перемещениях скота являются полезными для адресных усилий по контролю, включая вакцинацию. Эти данные имеются во многих странах, однако такие данные, как правило, отсутствуют в других странах, в том числе во многих странах Восточной Африки, где в последние годы сообщалось о многочисленных вспышках ВФВ. Имеющиеся данные о перемещениях являются несовершенными, и последствия этой неопределенности в плане полезности данных о перемещениях для информирования о цели вакцинации не в полной мере понятны. Здесь мы использовали симуляционную модель для описания распространения RVF в пределах и между 398 отделениями в северной части Танзании, связанных с перемещением скота, на основе которой мы провели оценку воздействия адресной вакцинации с использованием несовершенных данных о движении. Мы показываем, что предупредительная вакцинация, осуществляемая только на основе данных о движении рынка, может предотвратить крупные вспышки. Предпочтение отдается целевому контролю (либо в связи с риском введения RVF, либо в связи с последующей передачей) на любом уровне несовершенной информации о перемещении, а не произвольной вакцинации, и любое повышение надежности информации выгодно для их эффективности. Наш подход к моделированию показывает, каким образом целенаправленные меры могут эффективно использоваться для разработки политики в области охраны здоровья животных и здоровья населения в целях планирования мероприятий по борьбе с заболеваниями. Это особенно важно в тех случаях, когда подробные данные о перемещениях скота либо отсутствуют, либо являются несовершенными из-за ограниченности ресурсов для сбора данных, а также из-за проблем, связанных с неудовлетворительным соблюдением требований.
Название и аннотация на языке оригинала
Modeling the effectiveness of targeting Rift Valley fever virus vaccination using imperfect network information.
Livestock movements contribute to the spread of several infectious diseases. Data on livestock movements can therefore be harnessed to guide policy on targeted interventions for controlling infectious livestock diseases, including Rift Valley fever (RVF)-a vaccine-preventable arboviral fever. Detailed livestock movement data are known to be useful for targeting control efforts including vaccination. These data are available in many countries, however, such data are generally lacking in others, including many in East Africa, where multiple RVF outbreaks have been reported in recent years. Available movement data are imperfect, and the impact of this uncertainty in the utility of movement data on informing targeting of vaccination is not fully understood. Here, we used a network simulation model to describe the spread of RVF within and between 398 wards in northern Tanzania connected by cattle movements, on which we evaluated the impact of targeting vaccination using imperfect movement data. We show that pre-emptive vaccination guided by only market movement permit data could prevent large outbreaks. Targeted control (either by the risk of RVF introduction or onward transmission) at any level of imperfect movement information is preferred over random vaccination, and any improvement in information reliability is advantageous to their effectiveness. Our modeling approach demonstrates how targeted interventions can be effectively used to inform animal and public health policies for disease control planning. This is particularly valuable in settings where detailed data on livestock movements are either unavailable or imperfect due to resource limitations in data collection, as well as challenges associated with poor compliance.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.