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J-GLOBAL ID：201702233557276098   整理番号：17A1098979

ブラジルの4州におけるハンセン病の新しい症例検出率の予測:モデル化法の比較【Powered by NICT】

Forecasting the new case detection rate of leprosy in four states of Brazil: A comparison of modelling approaches

著者 (9件)： Blok David J. (Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, The Netherlands) ,  Crump Ronald E. (Warwick Infectious Disease Epidemiology Research, School of Life Sciences, Gibbet Hill Campus, The University of Warwick, Coventry CV4 7AL, UK) ,  Sundaresh Ram (Yale University, Department of Public Health, USA) ,  Ndeffo-Mbah Martial (Yale University, Department of Public Health, USA) ,  Galvani Alison P. (Yale University, Department of Public Health, USA) ,  Porco Travis C. (FI Proctor Foundation for Research in Ophthalmology, University of California, San Francisco, CA 94143-0412 USA) ,  de Vlas Sake J. (Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, The Netherlands) ,  Medley Graham F. (Department of Global Health and Development, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London WC1E 7HT, UK) ,  Richardus Jan Hendrik (Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, The Netherlands)
資料名： Epidemics  (Epidemics)
巻： 18  ページ： 92-100  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3337A  ISSN： 1755-4365  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラジルは新しいハンセン病症例の二番目に高い年間数を持っている。本研究の目的は,将来の新しい症例検出率(NCDR)傾向の予測とブラジルの四州における四種類のモデル化法の10/100~以下NCDRの年間確率を比較形式的にすることである:Rio Grandedo Norte,アマゾン,Ceara,トカンチンスを行った。線形混合モデル,逆計算法,決定論的コンパートメントモデルと個体ベースモデルを用いた。全てのモデルは,ブラジルの国家データベース(SINAN)から得られたらいデータに適合させた。最初に,モデルは2011までのデータに適合し,予測は2012 2014のためのNCDRに対して行った。二Th,2014までのデータを考慮し,NCDRの予測は,2015から2040年の各年に対して発生させた。NCDRの得られた分布と各年の集団の~10/100以下であるNCDRの確率は方法間で比較した。各モデルが,モデル当てはめと将来NCDRの短期予測で良い性能を示した。NCDRの長期予測と10/100~以下NCDRの確率は,モデル間で異なっていた。NCDRの傾向は2040年までのすべての状態で連続的に減少を続けるであろうことを一致した。2020~10/100以下のNCDRを到達したRio Grandeでのみと思われるNorte。2040年までの予測は,ターゲットが,アマゾンで達成され,CearaとTocantinsにおけるNCDRは10/100~以上の可能性が最も高い(まで)ことを示した。全てのモデルは,発生率は減少するように思われるが,2020年までに10/100~以下NCDRを達成するいくつかの状態ではなさそうであることを一致した。らいを除去するには,長期予測はモデル間の変動に伴って低下傾向を示したが,新興感染症の発生率を減少させるために更なる対策の必要性を強調する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *モデリング ,  *ブラジル連邦共和国 ,  短期予測 ,  長期予測 ,  データベース ,  *予測 ,  コンパートメントモデル
準シソーラス用語： 新興感染症 ,  発生率 ,  モデルあてはめ ,  個体ベースモデル ,  決定論 ,  一般化線形混合モデル ,  アマゾン ,  *検出率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： ハンセン病 ,  ブラジル ,  モデル比較 ,  LMER ,  逆計算 ,  コンパートメント ,  個体ベースモデル ,  予測

分類 (5件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  海洋開発用機器  (QE05010W) ,  風力エネルギー  (LB03060X) ,  ダム一般  (RC16010D) ,  小児科学一般  (GC08010B)

タイトルに関連する用語 (6件)： ブラジル ,  ハンセン病 ,  症例 ,  検出率 ,  予測 ,  モデル化