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J-GLOBAL ID：201902252627627417   整理番号：19A1829281

Plasmodium falciparum,2000-17の世界的流行,発生率および死亡率のマッピング: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 prevalence, incidence, and mortality of Plasmodium falciparum, 2000-17: a spatial and temporal modelling study

著者 (43件)： Weiss Daniel J (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) ,  Nandi Anita K (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, Research Triangle Institute International, Washington, DC, USA) ,  Bisanzio Donal (Public Health Division, School of Medicine, University of Nottingham, Nottingham, UK) ,  Battle Katherine E (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Cameron Ewan (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, Charles Darwin University, Casuarina, NT, Australia) ,  Rozier Jennifer A (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Gibson Harry S (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 and King County Public Health, Seattle, WA, USA) ,  Bertozzi-Villa Amelia (Institute for Disease Modeling, Bellevue, WA, USA) ,  Collins Emma L (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, Department of Health and Social Care, London, UK) ,  Gray Naomi (Instruct: An Integrated Structural Biology Infrastructure for Europe, 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) ,  Howes Rosalind E (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Kang Sun Yun (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Keddie Suzanne H (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  May Daniel (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Rumisha Susan (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Thorn Michael P (Malaria Atlas Project, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Barber Ryan (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  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) ,  Smith David L (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) ,  Bhatt Samir (Imperial College London, London, 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： 322-331  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： 2000年以来,マラリアコントロール介入のスケールアップは,世界的に疾患によって引き起こされた罹患率と死亡率を実質的に減少させた。地球空間的に分解されたデータの利用可能性の増加に伴い,マラリア制御プログラムは,高分解能マップを使用して,疾患リスクの空間的に不均一なパターンを特徴付け,したがって,高い負荷の領域を効率的に標的化する。著者らは,寄生虫率と介入被覆率のための横断的調査データに依存するサハラ以南アフリカに対するPlasmodium falciparum寄生虫率と臨床発生率モデルを更新し,精製した。サハラ以南アフリカの外のマラリア流行国に対して,著者らは,通常のサーベイランスによって得られたマラリア発生データへの生態学的ダウンスケーリングアプローチを適用することによって寄生虫率と発生率の推定を生み出した。死亡率推定は,系統的に誘導された生命登録と言語剖検データに対する発生率を結びつけることにより誘導され高分解能共変量表面によって情報を得て,著者らは,国家,亜国,および5×5kmのピクセルスケールで,対応する不確実性計量によって,P falciparum寄生虫率,臨床発生率,および死亡率を推定した。著者らは,2010年以来のP falciparumマラリア死亡率の最初の世界的,高分解能地図,および最初の世界的有病率と発生地図を提示する。これらの結果をPlasmodium vivax(別々に公表されている)のそれらと組み合わせて,疾患2017研究のグローバルなBurdenに対するマラリア評価を形成した。P falciparum推定値は2000~17年の期間にわたり,2005年と2017年の間の負荷の急速な減少を示し,発生率は27%減少し,死亡率は42%減少した。流行地域における人口増加にもかかわらず,2005年から2017年の間にP falciparumが減少し,232人の300万人(95%の不確実性間隔198~277人)から193人の900万人(156人の6-240人)に減少し,死亡は925800人(596900-1341100)から618700人(368600-952200人)に減少した。負担の減少にもかかわらず,サハラ以南アフリカの人々の90人の1%が流行地域に居住し続けており,この地域は2017年において79人の症例と87人の死亡率を占めていた。P falciparumの高分解能地図は,グローバルな政策とマラリア制御計画,プログラム実施,および監視イニシアティブを形成するための現代の資源を提供する。世界的なマラリア負担の低減,発生傾向がプラトー化された地域,または過去5年間に増加した地域における進歩は,マラリアに対するハードウオン利得の脆弱性を強調している。除去に向けた努力はそのような地域で強化されるべきであり,負荷が研究期間を通して高いままであった。Bill&Melinda Gates Foundation。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： 高速度 ,  寄生虫 ,  ターゲティング ,  *モデリング ,  サーベイランス ,  罹患率 ,  推定量 ,  高分解能 ,  不確実性 ,  *マラリア原虫 ,  アフリカ ,  *Plasmodium falciparum ,  マラリア ,  *死亡率 ,  サハラ

分類 (2件)： 抗原虫薬・駆虫薬の臨床への応用  (GW17090R) ,  疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： Plasmodium ,  世界的流行 ,  発生率 ,  死亡 ,  マッピング ,  モデリング ,  研究