在巴西特有城市地区预测狗内脏病的空间预测
Patricia Sayuri Silvestre Matsumoto1,2, Juliana Mariotti Guerra3,4, Roberto Mitsuyoshi Hiramoto5
1Department of Geography and Environmental Studies, Saint Mary's University (SMU), Halifax, Nova Scotia, Canada.
PloS one
|August 29, 2025
概括
巴西的狗内脏病 (CVL) 显示出显著的空间聚类,特别是在城市边缘地区. 植物和街道密度等环境因素增加了CVL风险,为有针对性的控制策略提供了信息.
科学领域:
- 兽医流行病学
- 空间分析
- 动物传染病
背景情况:
- 狗内脏病 (CVL) 是巴西的一个重要动物传染病.
- 了解空间模式对于有效控制至关重要.
研究的目的:
- 在巴西的Votuporanga确定和预测CVL的空间模式.
- 检查CVL与环境/人类因素之间的关联.
- 开发一个CVL风险的预测模型.
主要方法:
- 对8146个狗病例进行空间聚类分析.
- 对CVL密度进行核密度比率映射.
- 使用NDVI,建筑数据和街道密度的二进制物流回归和通用添加模型 (GAM).
- 对模型性能评估进行交叉验证.
主要成果:
- 观察到高达1.7公里的CVL病例集群.
- 与平均NDVI (431%) 相关的CVL概率增加,街道密度 (109%) 和稀疏植被 (100%).
- 平均NDVI的GAM显示出最好的预测性适应 (ROC为0. 74).
- 近45%的城市显示CVL的几率增加,集中在城市边缘.
- 在高风险地区发现不同的寄生虫基因型.
结论:
- CVL在Votuporanga很普遍,与环境因素相关的独特空间模式.
- 城市边缘地区和特定植被指数是关键的风险区域.
- 综合空间分析有助于了解和管理城市环境中的动物传播疾病.


