変化する景観におけるリスクベース疾病サーベイランスシステムの設計に対するマラリア検出と感染に及ぼす環境の微細スケール効果の解決【JST・京大機械翻訳】

Fornace, K. M.; Reyes, R. A.; Macalinao, M. L. M.; Bareng, A. P. N.; Luchavez, J. S.; Hafalla, J. C. R.; Espino, F. E. J.; Drakeley, C. J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205262386371 整理番号：22P0262472

変化する景観におけるリスクベース疾病サーベイランスシステムの設計に対するマラリア検出と感染に及ぼす環境の微細スケール効果の解決【JST・京大機械翻訳】

Disentangling fine-scale effects of environment on malaria detection and infection to design risk-based disease surveillance systems in changing landscapes

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資料名：
発行年： 2020年06月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月12日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

景観変化はマラリア伝染に複雑な影響を及ぼし,リスクの空間分布を決定する社会的および生態学的システムを破壊する。東南アジア内では,森林景観はマラリア伝播の増加と医療アクセスの減少の両方と関連している。ここでは,地域環境要因がフィリピンにおけるマラリア感染,診断感受性および検出確率の空間分布にどのように影響するかを確認するために,生態学的モデリングフレームワークを適応させた。健康施設とベイジアン潜在プロセスモデルの便宜的サンプリングを用いて,森林データを組み込んだリスクベース監視が3倍にわたってマラリア焦点を検出する確率をいかに増加させ,マラリア感染の根底にある分布の推定を可能にするかを示した。日常診断の感度が空間的に変化し,閉鎖キャノピー森林地域における感度が低下し,受動報告の有用性を制限し,伝送の空間パターンを同定した。診断感度を調整し,健康システムの空間被覆を目標として,著者らは,疾患サーベイランスシステム内で景観データを使用する方法のためのモデルアプローチを開発する。総合して,これは,不完全検出を説明する間,マラリア伝染を特徴づけるための操作上実行可能で費用対効果の高い方法を提供するために,リスクベース監視の設計における環境データの本質的な役割を示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

感染症・寄生虫症一般

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