Predicting re-emergence times of dengue epidemics at low reproductive numbers: DENV1 in Rio de Janeiro, 1986–1990
Predicting re-emergence times of dengue epidemics at low reproductive numbers: DENV1 in Rio de Janeiro, 1986–1990
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预测低繁殖数下登革热流行的再次出现时间：里约热内卢的 DENV1，1986 年至 1990 年
DOI：
10.1098/rsif.2020.0273
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发表时间：
2020
影响因子：
3.9
通讯作者：
Pascual, Mercedes
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Subramanian, Rahul;Romeo-Aznar, Victoria;Ionides, Edward;Codeço, Claudia T.;Pascual, Mercedes
在淡季传播有限和间歇性流行病的地区，预测虫媒病毒的重新出现仍然具有挑战性。当前的数学模型将易感（非免疫）宿主的消耗和补充视为重新出现的主要驱动因素，这是基于对频繁流行的高传染性儿童疾病的既定认识。我们扩展了一种分析方法，以确定具有持续季节性传播、人口增长和漏报的疾病重新出现之前的“跳过”年数。研究表明，重新出现时间对低R0（完全易感人群中初次感染产生的继发病例）的微小变化高度敏感。然后，我们将随机易感-感染-康复 (SIR) 模型拟合到里约热内卢登革热血清型 DENV1 出现的观察病例数据中。这种聚合的城市级模型大大高估了在正向模拟下的跳过或爆发概率方面观察到的重新出现时间。易受影响的消耗和补充无法解释全市范围内“充分混合”条件下的重新出现，这表明 SIR 聚合模型（包括应用于其他虫媒病毒的模型）的一个关键局限性。流行病学参数的预测不确定性和高跳跃敏感性表明需要研究易感损耗的相关空间尺度和微尺度传播动力学的尺度，以制定适用于粗分辨率的更简单的模型。
Predicting arbovirus re-emergence remains challenging in regions with limited off-season transmission and intermittent epidemics. Current mathematical models treat the depletion and replenishment of susceptible (non-immune) hosts as the principal drivers of re-emergence, based on established understanding of highly transmissible childhood diseases with frequent epidemics. We extend an analytical approach to determine the number of ‘skip’ years preceding re-emergence for diseases with continuous seasonal transmission, population growth and under-reporting. Re-emergence times are shown to be highly sensitive to small changes in lowR0(secondary cases produced from a primary infection in a fully susceptible population). We then fit a stochastic Susceptible–Infected–Recovered (SIR) model to observed case data for the emergence of dengue serotype DENV1 in Rio de Janeiro. This aggregated city-level model substantially over-estimates observed re-emergence times either in terms of skips or outbreak probability under forward simulation. The inability of susceptible depletion and replenishment to explain re-emergence under ‘well-mixed’ conditions at a city-wide scale demonstrates a key limitation of SIR aggregated models, including those applied to other arboviruses. The predictive uncertainty and high skip sensitivity to epidemiological parameters suggest a need to investigate the relevant spatial scales of susceptible depletion and the scaling of microscale transmission dynamics to formulate simpler models that apply at coarse resolutions.
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影响因子：
1.4
作者：
Breto, Carles;Ionides, Edward L.
通讯作者：
Ionides, Edward L.
DOI：
10.1073/pnas.0507320102
发表时间：
2005-10-18
影响因子：
11.1
作者：
Cummings, DAT;Schwartz, IB;Burke, DS
通讯作者：
Burke, DS
在新加坡低登革热季节之前，伊德斯伊蚊（L.）繁殖栖息地的一系列潮红和干燥。
影响因子：
3.8
作者：
Seidahmed OM;Eltahir EA
通讯作者：
Eltahir EA
DOI：
10.1098/rspb.2018.0826
发表时间：
2018-08-15
期刊：
Proceedings. Biological sciences
影响因子：
--
作者：
Romeo-Aznar V;Paul R;Telle O;Pascual M
通讯作者：
Pascual M
影响因子：
2
作者：
Lowe, Rachel;Bailey, Trevor C.;Carvalho, Marilia Sa
通讯作者：
Carvalho, Marilia Sa