使用SEIR-SEI方法模拟2014-2015年在美国发生的膀性口炎疫情
John M Humphreys1, Angela M Pelzel-McCluskey2, Phillip T Shults3
1Foreign Animal Disease Research Unit, Agricultural Research Service, U.S. Department of Agriculture, Plum Island Animal Disease Center (PIADC) and National Bio Agro Defense Facility (NBAF), Manhattan, KS 66502, USA.
Viruses
|August 29, 2024
概括
膀性口腔炎 (VS) 传播的报道显著不足,模型显示只有10-24%的感染被记录. 了解疾病动态需要考虑不完美的检测和宿主能力.
科学领域:
- 兽医流行病学 兽医流行病学
- 疾病建模 疾病建模
- 传染病的动态传染病的动态.
背景情况:
- 膀性口腔炎 (VS) 是一种重要的媒介性牲畜疾病,由膀性口腔炎新泽西病毒 (VSNJV) 引起.
- 精确的VSNJV传输建模对于有效的控制策略至关重要.
- 以前的模型可能无法完全捕捉VS爆发的复杂性,包括载体-宿主相互作用和检测偏差.
研究的目的:
- 首次应用SEIR-SEI分区模型来分析VSNJV传输动态.
- 为了调查美国2014-2015年VSNJV爆发的情况.
- 估计关键的流行病学参数,并评估报告不足和异质能力的影响.
主要方法:
- 开发和应用一个集成脊椎动物和昆虫载体种群的SEIR-SEI分区模型.
- 在人群中纳入异质能力和观察偏差.
- 使用贝叶斯推理和马尔科夫链蒙特卡洛 (MCMC) 方法进行参数估计.
主要成果:
- 该模型估计报告不足,只有10-24%的VSNJV感染被记录.
- 大约23%的已记录的感染病例呈现出临床症状.
- 估计了关键的流行病学参数,如感染力和有效繁殖数 (Rt).
结论:
- 在疾病模型中包括宿主能力和不完美的检测对于准确描绘疫情动态至关重要.
- 调查结果强调需要加强监测和有针对性的干预措施来管理VS.
- 这种SEIR-SEI模型是未来更复杂的VS动态研究的基础工具.


