在澳大利亚维多利亚州模拟日本脑炎病毒的风险,使用专家系统方法
Mariel Flores Lima1, Jacqueline Cotton2, Monique Marais3
1Centre for Regional and Rural Futures, Faculty of Science, Engineering and Built Environment, Deakin University, Melbourne, VIC, Australia. floreslimam@deakin.edu.au.
BMC infectious diseases
|January 8, 2024
概括
这项研究引入了一种新模型,用于预测日本脑炎病毒 (JEV) 风险区域. 专家系统准确地确定了JEV爆发地点,帮助公共卫生适应气候变化.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 地理信息科学 地理信息科学
- 环境健康 环境健康
背景情况:
- 载体传播疾病 (VBD) 构成重大公共卫生挑战,准确预测它们的地理传播对于有效的决策至关重要.
- 由于风险因素的空间和时间变化,预测各种规模的VBD出现是复杂的,包括气候,载体丰度和宿主偏好.
研究的目的:
- 在地理信息系统 (GIS) 中开发和验证基于专家系统的方法,使用分析层次过程 (AHP) 来预测易受日本脑炎病毒 (JEV) 感染的地区.
- 创建微层风险地图,识别出具有JEV出现高潜力的地区.
主要方法:
- 采用了专家系统方法,整合了分析层次过程 (AHP) 和地理信息系统 (GIS).
- 该模型结合了气候因素,特别是最低温度和降水,以及载体和宿主数据,以评估JEV传播风险.
- 创建了风险地图,以在微观层面上可视化敏感区域.
主要成果:
- 气候条件,特别是最低温度和降水,被确定为2022年1月和3月高风险JEV传输周期的关键驱动因素.
- 与历史气候记录相比,维多利亚州JEV出现的风险在该州大部分地区都较高.
- 该模型表现出高准确度,正确预测了2022年爆发期间报告了JEV阳性病例的8个地方政府区域中的7个.
结论:
- 开发的 AHP-GIS 模型是预测 JEV 出现热点的可靠工具.
- 这些发现强调了气候变化对VBD风险的重大影响,以及需要适应性公共卫生战略.
- 这种方法可以支持局部风险评估,并为预防和控制VBD提供有针对性的干预措施.
