一个基于气象的预测模型,用于预测Culex pipiens-restuans综合体的最小感染率,使用北克西尼罗河病毒综合监测系统
Julie Ducrocq1, Karl Forest-Bérard1, Najwa Ouhoummane1
1Institut national de santé publique du Québec, Montréal, QC.
概括
仅凭气象数据无法准确预测北克的西尼罗河病毒风险. 需要进一步的研究来开发一种可靠的早期预警工具,用于公共卫生干预.
科学领域:
- 环境科学环境科学
- 流行病学 流行病学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 北克省卫生当局寻求一个早期预警工具来预测西尼罗河病毒爆发.
- 这项研究旨在评估一种气象预报工具,用于预测Culex pipiens-restuans感染率,即人类风险的代理.
研究的目的:
- 为了确定一个用户友好的,基于气象的预测工具是否可以预测Culex pipiens-restuans*的最小感染率.
- 评估该工具对调整针对西尼罗河病毒的公共卫生干预措施的潜力.
主要方法:
- 从北克南部的856个蚊帐 (2003-2006,2013-2018) 中计算出每年最低感染率.
- 使用带有多项式的概括估计方程来建模气象变量与感染率之间的关系.
- 验证模型使用随机三分之一的数据,气象数据分组在五个时间尺度.
主要成果:
- 三月,五月,十二月和秋季的平均温度和降水量解释了大约40%的*Cx.变化. 皮皮恩斯-剩余的* 感染率.
- 包括"采样年"变量在内,提高了预测能力,R2值从0.42到0.57.
结论:
- 目前基于气象的回归模型在公共卫生领域的应用中没有足够的预测能力.
- 影响西尼罗病毒流行病学的其他因素必须纳入未来的早期预警模型.


