DOI 10.1016/j.epidem.2019.100366
Прогнозирование риска заболевания вирусом Эбола и роль рождения африканской летучих мышей.
Аннотация
Болезнь, вызванная вирусом Эболы, представляет собой угрозу для здоровья населения во всей экваториальной Африке. Несмотря на многочисленные события, происходящие в людях и обезьянах, резервуары для технического обслуживания и механизм побочных эффектов плохо понимаются. По имеющимся данным, в обоих случаях роль играют летучие мыши, однако данные остаются скудными, а летучие мыши демонстрируют широкий спектр черт истории жизни. Здесь мы обобщаем скудные данные и используем механистический подход для изучения того, каким образом циклы рождения африканских мышей, мышей и немолосидных микробатов определяют частоту побочного воздействия ЭВД. Мы создаем ансамбльные ниши для предсказания спонтанно-временных изменений в родах летучих мышей и вспышках моделей в виде процессов в точках Poisson. Мы предсказываем, что у африканских летучих мышей ежегодно рождаются три разных вида вдоль градиента широты. Из опробованных моделей побочного воздействия ЭВД наиболее оптимальным по квази-Акайку критерию информации (qAIC) и по результатам выборочного прогнозирования были важные термины, связанные с рождением летучих мышей в Африке. Термины временного рождения летучих мышей, соответствующие наилучшим моделям вспышек заболеваний как у человека, так и у животных, согласуются с гипотетической вирусной динамикой у популяций летучих мышей, однако чисто пространственные модели также работают хорошо. Наша лучшая модель предсказывала риск распространения ЭВД в местах двух вспышек ЭВД 2018 года в Демократической Республике Конго в пределах 12-35% и 0,1% всех 25 × 25 км пространственных клеток, проанализированных в странах Африки к югу от Сахары. Результаты свидетельствуют о том, что скудные данные могут быть использованы для содействия пониманию сложных систем.
Название и аннотация на языке оригинала
Predicting Ebola virus disease risk and the role of African bat birthing.
Ebola virus disease (EVD) presents a threat to public health throughout equatorial Africa. Despite numerous 'spillover' events into humans and apes, the maintenance reservoirs and mechanism of spillover are poorly understood. Evidence suggests fruit bats play a role in both instances, yet data remain sparse and bats exhibit a wide range of life history traits. Here we pool sparse data and use a mechanistic approach to examine how birthing cycles of African fruit bats, molossid bats, and non-molossid microbats inform the spatio-temporal occurrence of EVD spillover. We create ensemble niche models to predict spatio-temporally varying bat birthing and model outbreaks as spatio-temporal Poisson point processes. We predict three distinct annual birthing patterns among African bats along a latitudinal gradient. Of the EVD spillover models tested, the best by quasi-Akaike information criterion (qAIC) and by out of sample prediction included significant African bat birth-related terms. Temporal bat birthing terms fit in the best models for both human and animal outbreaks were consistent with hypothesized viral dynamics in bat populations, but purely spatial models also performed well. Our best model predicted risk of EVD spillover at locations of the two 2018 EVD outbreaks in the Democratic Republic of the Congo was within the top 12-35% and 0.1% of all 25 × 25 km spatial cells analyzed in sub-Saharan Africa. Results suggest that sparse data can be leveraged to help understand complex systems.
Предметные рубрики MeSH
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.