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J-GLOBAL ID:201802252415860068   整理番号:18A1196354

合衆国内のイヌにおけるEhrlichia種に対する抗体保有率を予測するためのBayes時空モデル【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian spatio-temporal model for forecasting the prevalence of antibodies to Ehrlichia species in domestic dogs within the contiguous United States
著者 (5件):
資料名:
巻: 10  号:ページ: 138  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7341A  ISSN: 1756-3305  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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背景:米国におけるDogsは,多様な範囲のベクター媒介病原体に対する宿主であり,そのいくつかは重要な動物である。本論文では,気候条件,地理的要因および社会的要因を含む,国内のイヌにおけるEhrlichia spp.に対する抗体の罹患率に有意に関連すると考えられる因子について述べる。これらの因子は,年間の血清罹患率予測を構築するために,空間-時間モデルと協調して使用される。予測の提案方法とその忠実度の評価を記述した。【方法】イヌの感染を予測するためのBayes法の開発において,Ehrlichia spp.へのイヌの曝露に対する,約12万の血清学的試験結果を用いた。使用されたデータは,2011~2015年の間のルーチンの動物学的診断試験から,隣接する米国を横切る郡レベルで収集された。空間ベースラインEhrlichia spp.罹患率を表す地図をクリギング法とヘッドバンディング平滑化法を用いて構築した。データを統計的に分析し,Bayes時空条件付き自己回帰(CAR)モデルにより抗体罹患率に関連する因子を同定した。最後に,将来のEhrlichia血清罹患率の予測を,Composion Animal Parasite会議によって確認された5つの予測因子に関する提案モデルに基づいて構築し,2014年に公表された:年間温度,森林被覆率,表面水被覆率,人口密度および家庭収入の中央値。データを統計的に分析し,Bayes時空モデルにより疾患罹患率に関連する因子を同定した。次に適合モデルと因子外挿を用いて,2016年の地域血清罹患率を予測した。【結果】5年間の2011-2015年の間の観察されたおよびモデル推定された郡ごとのEhrlichia血清罹患率の間の相関は,0.842であり,合理的なモデル精度を実証した。観察された2015年と予測された郡ごとのEhrlichia血清罹患率の間の重みづけ相関(不均一サンプルサイズ)は0.970であり,Ehrlicia血清罹患率が正確に予測できることを示した。結論:ここで提示された予測は,受け入れられた固有範囲を超えたEhrlichiaの拡大を見ることが期待される地域,または歴史的な平均罹患率からの動的変化に関して,獣医師に対する事前の警告となる可能性がある。さらに,この予測は,ヒトの健康に対するサーベイランスツールとして役立つ可能性があり,他のベクトル媒介疾患の予測に有用であることを証明した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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細菌による動物の伝染病 
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