A mechanistic hydro-epidemiological model of liver fluke risk
A mechanistic hydro-epidemiological model of liver fluke risk
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肝吸虫风险的机械水流行病学模型
DOI：
10.1101/307348
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Beltrame L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Beltrame L
大多数预测气候变化引起的疾病风险的现有模型都是经验性的。这些模型利用历史数据之间的相关性，而不是明确描述原因和响应变量之间的关系。因此，它们不适合捕捉历史上观察到的变异以外的影响，而且指导干预措施的能力有限。在这项研究中，我们将环境和流行病学过程整合到一个新的机制模型中，以广泛传播的寄生虫病片形吸虫病为例。该模型模拟环境适宜性疾病传播的日常时间步长和25米的分辨率，明确连接寄生虫的生命周期的关键天气-水-环境条件。使用流行病学数据，我们表明，该模型可以重现观察到的感染水平的时间和空间在英国的两个案例研究。为了克服数据的局限性，我们提出了一种校准方法结合蒙特卡罗抽样和专家意见，它允许约束的模型在一个基于过程的方式，包括量化的不确定性。模拟的疾病动态与文献中的信息一致，与广泛使用的经验风险指数的比较表明，新模型提供了更好的洞察感染的时空模式，这将是有价值的决策支持。
The majority of existing models for predicting disease risk in response to climate change are empirical. These models exploit correlations between historical data, rather than explicitly describing relationships between cause and response variables. Therefore, they are unsuitable for capturing impacts beyond historically observed variability and have limited ability to guide interventions. In this study, we integrate environmental and epidemiological processes into a new mechanistic model, taking the widespread parasitic disease of fasciolosis as an example. The model simulates environmental suitability for disease transmission at a daily time step and 25 m resolution, explicitly linking the parasite life cycle to key weather–water–environment conditions. Using epidemiological data, we show that the model can reproduce observed infection levels in time and space for two case studies in the UK. To overcome data limitations, we propose a calibration approach combining Monte Carlo sampling and expert opinion, which allows constraint of the model in a process-based way, including a quantification of uncertainty. The simulated disease dynamics agree with information from the literature, and comparison with a widely used empirical risk index shows that the new model provides better insight into the time–space patterns of infection, which will be valuable for decision support.
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