1疾病の地理空間モデリングによる人獣共通感染症ホットスポットの特定：One Healthフレームワークにおける体系的なレビュー

科学分野:

• 公衆衛生
• 疫学
• 地理空間科学

背景:

• 人獣共通感染症は世界的な公衆衛生上の課題を提示しており、統合された監視が必要である。
• 地理空間モデリングは、疾病ホットスポットを特定し、One Health戦略に情報を提供するために不可欠である。
• 地理空間手法がOne Health原則をどのように具体化するかについての統合は限られている。

研究 の 目的:

• 人獣共通感染症ホットスポットを特定するために地理空間モデリングを適用した研究を体系的にレビューすること。
• これらの地理空間アプローチ内でOne Health原則の統合を評価すること。
• 人獣共通感染症制御における地理空間モデリングの限界と将来の方向性を特定すること。

主な方法:

• PRISMA 2021ガイドライン（2000-2025）に従った体系的なレビュー。
• 人獣共通感染症ホットスポットの地理空間モデリングに関する研究のために複数のデータベースを検索した。
• 手法、変数、地理、One Health統合に関するデータを抽出し、記述的な合成を行った。

主要な成果:

• 46の研究が基準を満たし、2020年以降の出版が増加し、アフリカ、アジア、ヨーロッパに集中していた。一般的な手法には、ベイズ空間モデル、衛星画像、機械学習、生態的ニッチモデリングが含まれていた。気候変数が主要な予測因子であり、社会生態学的変数および動物の健康変数はあまり統合されていなかった。完全なOne Health統合は、研究のわずか15.2％に見られた。

結論:

• 地理空間モデリングは人獣共通感染症ホットスポットの特定に不可欠であるが、One Healthの完全な具体化には制約がある。
• データの断片化と、人間、動物、環境領域の不均一な統合が現在の方法を制限している。
• 社会生態学的予測因子を含む統合監視の強化と、方法の標準化は、政策への影響にとって重要である。