一个系统的审查和使用多响应统计模型在联合感染研究的指南
Francisca Powell-Romero1, Konstans Wells2, Nicholas J Clark1
1School of Veterinary Science, The University of Queensland, 5391 Warrego Hwy, Gatton, Queensland 4343, Australia.
Royal Society open science
|October 7, 2024
概括
了解共同感染需要先进的统计模型. 这次审查发现跨学科知识交流有限,突出了在传染病研究中合作的必要性.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 流行病学 流行病学
- 传染病的动态传染病的动态.
背景情况:
- 同感染,即多种病原体同时存在,显著影响人类和动物感染性疾病的动态.
- 生态学家和流行病学家使用多响应模型来研究共感染,但为观察数据选择合适的模型是具有挑战性的.
- 有限的跨学科洞察力阻碍了对共感染模式和过程的全面理解.
研究的目的:
- 系统地审查在联合感染研究中使用多反应模型的情况.
- 评估研究目标和检查的宿主-病原体系统的多样性.
- 确定不同科学学科之间知识交流的程度.
主要方法:
- 对69项同行评审的自然环境共感染的初级研究进行系统性文献综述.
- 分析研究目标,宿主-病原体系统和统计建模方法.
- 引用网络分析,以评估跨学科的知识交流.
主要成果:
- 在不同学科的研究目标和方法中观察到明显的分裂.
- 生态和流行病学研究之间的知识和见解的交叉交叉有限.
- 确定了69项联合测量两个或两个以上病原体感染模式的研究.
结论:
- 目前的共同感染研究显示了有限的跨学科合作和知识共享.
- 生态学和流行病学之间的更大合作对于推进疾病管理战略至关重要.
- 需要在联合感染研究中开发用于多反应建模的标准化方法.
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