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J-GLOBAL ID：201902235714093704   整理番号：19A1829282

Plasmodium vivax,2000-17の包括的流行と臨床的負担のマッピング:空間的および時間的モデリング研究【JST・京大機械翻訳】

Mapping the global endemicity and clinical burden of Plasmodium vivax, 2000-17: a spatial and temporal modelling study

著者 (42件)： Battle Katherine E (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Lucas Tim C D (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Nguyen Michele (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Howes Rosalind E (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Nandi Anita K (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Twohig Katherine A (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Pfeffer Daniel A (Menzies School of Health Research and Charles Darwin University, Darwin, NT, Australia) ,  Cameron Ewan (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Rao Puja C (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Casey Daniel (Seattle & King County Public Health, Seattle, WA, USA) ,  Gibson Harry S (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Rozier Jennifer A (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Dalrymple Ursula (Public Health England, Bristol, UK) ,  Keddie Suzanne H (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Collins Emma L (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Harris Joseph R (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Guerra Carlos A (Medical Care Development International, Silver Spring, MD, USA) ,  Thorn Michael P (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Bisanzio Donal (Global Health Division, RTI International, Washington, DC, USA) ,  Bisanzio Donal (Epidemiology and Public Health Division, School of Medicine, University of Nottingham, Nottingham, UK) ,  Fullman Nancy (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Huynh Chantal K (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Kulikoff Xie (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Kutz Michael J (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Lopez Alan D (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Mokdad Ali H (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Naghavi Mohsen (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Nguyen Grant (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Shackelford Katya Anne (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Vos Theo (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Wang Haidong (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Lim Stephen S (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Murray Christopher J L (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Price Ric N (Menzies School of Health Research and Charles Darwin University, Darwin, NT, Australia) ,  Price Ric N (Centre for Tropical Medicine and Global Health, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Baird J Kevin (Eijkman-Oxford Clinical Rearch Unit, Jakarta, Indonesia) ,  Baird J Kevin (Centre for Tropical Medicine and Global Health, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Smith David L (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Bhatt Samir (Imperial College London, London, UK) ,  Weiss Daniel J (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Hay Simon I (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Gething Peter W (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK)
資料名： Lancet  (Lancet)
巻： 394  号： 10195  ページ： 332-343  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0673A  ISSN： 0140-6736  CODEN： LANCA  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： Plasmodium vivaxは世界中の健康に対して重要な役割を果たしているが,今日までの多くの努力はそのグローバルな分布の程度と時間的傾向を定量化していない。P vivaxの適切な診断と治療に関連する課題を考えると,国内のマラリアプログラム,特にマラリア排除戦略を追求することは,P vivax努力性と病気の影響の今日までの評価を必要とする。本研究は,2000年から2017年までのP vivax臨床負担の最初のグローバルマップを提示する。この空間的および時間的モデリング研究において,著者らは既知のバイアスに対するルーチンの異常監視データを調整し,社会経済指標を用いて,P vivaxの臨床的負担の時系列を生成した。これらのデータはBayes地球空間モデルを示し,それは時間にわたるP vivax臨床発生率と感染罹患率の微細スケール予測を生み出した。P vivaxに対する通常の監視が標準的でないサハラ以南アフリカでは,P.falciparumの予測された表面をP falciparumに対するP vivaxの比特異的比と組み合わせた。これらの結果をアフリカの外の調査に基づく出力と組み合わせて,グローバルマップを作成した。P vivax負荷の最初の高分解能マップを示した。これらの結果は,P falciparum(別々に公表されている)に対するものと結合され,疾患2017研究の世界的なバーデンに対するマラリア評価を形成する。P vivaxマラリアの負担は,2000年の24人の・5百万例(95%の不確実性間隔22人の5-27人の0人)から41人の6%まで減少した。2017人の患者は3百万人(13人の7-15人)であった。2000年以降の全事例においてアメリカ人は56人の8%(47人の6~67歳)の減少を示したが,東南アジア人は50人の5%(50人の3-50人の6人)の減少を記録し,西太平洋地域は51人の・3%(48人の0-55人)の減少を記録した。ヨーロッパは研究期間中にゼロP vivax事例を達成した。それにもかかわらず,減少率は,多くの国で過去5年間に停止し,特に政治的および経済的不安定性により影響される地域で注目されている。本研究は,P vivaxの臨床的負担と罹患率における重要な空間的および時間的パターンを強調する。世界的に実質的な進歩を遂げているので,増加する負担信号の増加と面積の増加は,道路上で予想されるよりも大きい課題に対する潜在力を,マラリアの除去に対する可能性を高めている。これらの結果は,グローバル監視システムを支援し,P vivaxがほとんどの影響を持つ診断と処理の最適化を知らせることができる。Bill & Melinda Gates FoundationとWeelle Trust。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 罹患率 ,  西太平洋 ,  ヒト ,  *モデリング ,  東南アジア ,  不確実性 ,  マラリア ,  最適化 ,  バイアス ,  予測 ,  *マラリア原虫 ,  アフリカ ,  ヨーロッパ ,  サハラ
準シソーラス用語： 健康 ,  *三日熱マラリア原虫 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 疫学  (GB03000E) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  抗原虫薬・駆虫薬の臨床への応用  (GW17090R)

タイトルに関連する用語 (7件)： Plasmodium ,  流行 ,  臨床 ,  負担 ,  マッピング ,  モデリング ,  研究