使用时空贝叶斯回归模型分析柬埔寨狂犬病阳性咬动物的预测因素

科学领域:

• 兽医公共卫生
• 流行病学
• 动物传染病监测

背景情况:

• 柬埔寨面临着狂犬病的严重负担,
• 柬埔寨巴斯图尔研究所 (IPC) 管理狂犬病的预防和监测,使用暴露后预防 (PEP) 对被咬伤的受害者.
• PEP治疗方案的分配取决于患者报告的伤口严重程度和攻击细节,包括动物的健康状况.

研究的目的:

• 为了确定对狂犬病阳性测试的动物的预测因素.
• 确定带来动物进行测试的患者的预测因素.
• 在柬埔寨分配有限的暴露后预防 (PEP) 资源.

主要方法:

• 贝叶斯空间时间回归模型使用2000-2016年患者采访数据.
• 分析的重点是两种结果:动物检测出狂犬病阳性和带动物进行检测的患者.
• 包括动物所有权,攻击特征和临床医生指定的狂犬病怀疑.

主要成果:

• 无人拥有的动物,无数被咬伤的受害者和无缘无故的袭击预测狂犬病检测呈阳性.
• 被临床医生怀疑患有狂犬病的动物的阳性测试率为94. 6%.
• Kampong Cham,Kandal 和 Kampong Thom 省份的狂犬病检测结果呈现较高的几率.

结论:

• 该研究确定了狂犬病检测阳性的关键预测因素,支持针对性的PEP资源分配.
• 对动物症状的临床评估是狂犬病的强烈指标.
• 虽然IPC的协议很强大,但确定的地理热点可以进一步优化狂犬病控制的资源分配.