生存モデルからの群の脆弱性推定値の死亡率ベースの症候群サーベイランスシステムへの利用

科学分野:

• 獣医疫学;動物の健康監視;疾病根絶プログラム

背景:

• 症候群サーベイランスは、包括的な疾病監視のための診断検査に補完的なアプローチを提供する。;アイルランドの2013年に開始されたような牛ウイルス性下痢症（BVD）根絶プログラムは、潜在的な再興を検出するための堅牢な戦略を必要とする。;死亡率データは、一貫して記録され追跡可能である場合、牛の症候群サーベイランスシステムにおける貴重な指標として役立つことができる。

研究 の 目的:

• アイルランドにおけるBVD再興の早期検出のための子牛死亡率データを利用した症候群サーベイランスモデルの開発と評価。;死亡率ベースの症候群サーベイランスシステムを構築するための過去のBVD根絶プログラムデータの有用性の評価。;BVD再興のリスクがある群を特定する上での子牛死亡率パターンの有効性の決定。

主な方法:

• 2014年から2023年までの子牛死亡率データ（100日齢まで）を使用して、混合効果コックス比例ハザードモデルを構築した。;群レベルの脆弱性推定値を毎年抽出し、異なる時間的死亡率ハザードパターンを特定するためにクラスタリングした。;4つの閾値を適用して子牛死亡率が高い群をフラグ付けし、BVD状態に対する特異度と感度を評価した。

主要な成果:

• 開発された症候群サーベイランスモデルは、群レベルのBVD状態を検出する上で高い特異度（86-92%）を示したが、感度（11-22%）は低かった。;群レベルの死亡率ハザードのクラスタリングは、異なる群のサブグループ間で明確な時間的パターンを明らかにした。;モデルの感度が低いことは、死亡率に基づく症候群サーベイランスだけではBVDの再興を確実に検出するには不十分であることを示している。

結論:

• 死亡率に基づく症候群サーベイランスは、感度に限界があるものの、アイルランドのBVDフリー状態の達成と維持に向けた努力を支持する可能性がある。;この方法論は、より広範な動物の健康監視イニシアチブに貴重な洞察を提供し、他の種や病気にも適応可能である。;評価された死亡率ベースのモデルと並行して、BVDの再興を確実に検出するためには、補完的なサーベイランス戦略が必要である。