预测智能用于美国东部未来的肌风险,采用贝叶斯空间建模
Bailey M Magers1, Sunil Kumar1, Kyle D Brumfield2,3,4
1Geohealth and Hydrology Laboratory, Department of Environmental Engineering Sciences, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.
美国东海岸的活病毒感染风险正在增加. 新贝叶斯模型提前一个月预测病毒病爆发,这对公共卫生至关重要.
科学领域:
- 环境科学与公共卫生
- 传染病流行病学 传染病流行病学
- 空间统计和建模 空间统计和建模
背景情况:
- 近几十年来,病毒感染病例显著增加.
- 环境因素驱动着Vibrio spp. 的生长. 扩散,需要预测模型.
- 之前的研究缺乏对多种Vibrio物种的可靠时空预测.
研究的目的:
- 开发和实施贝叶斯空间模型 (INLA-SPDE) 用于预测Vibrio spp. 感染的风险.
- 评估环境和社会经济因素对病风险的影响.
- 在各种气候变化场景下预测未来的vibriosis风险,并告知早期预警系统.
主要方法:
- 利用贝叶斯空间建模 (INLA-SPDE) 与1997-2019年美国东海岸的振动病数据.
- 纳入了11个环境和4个社会经济预测因素来模拟感染风险.
- 集成的Bio-ORACLE v3.0 (CMIP6) 数据用于未来气候变化场景预测.
主要成果:
- 总病模型的精度随着时间的推移而增加 (每年0.71%).
- 从1997年到2019年,预测的肌病概率几乎每年翻了一番 (93.4%的增长).
- 模型在风季节 (65.0%) 显示出高精度,并在可能的场景下预测到本世纪末将近普遍的风险.
结论:
- 对疹风险的预测模型对公众健康有显著的前景.
- 鉴于越来越多的威胁,在美国东部发病病毒的早期预警系统至关重要.
- 预测气候变化下的病毒风险对于积极的缓解策略至关重要.
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