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J-GLOBAL ID：202202268554760844   整理番号：22A0927211

マダガスカルにおけるSARS-CoV-2の空間的広がりを十分に予測する既存のヒト移動性データ源【JST・京大機械翻訳】

Existing human mobility data sources poorly predicted the spatial spread of SARS-CoV-2 in Madagascar

著者 (15件)： Ramiadantsoa Tanjona (Department of Life Science, University of Fianarantsoa, Madagascar) ,  Ramiadantsoa Tanjona (Department of Mathematics, University of Fianarantsoa, Madagascar) ,  Ramiadantsoa Tanjona (Department of Integrative Biology, University of Wisconsin-Madison, WI, USA) ,  Metcalf C. Jessica E. (Department of Ecology and Evolutionary Biology, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Metcalf C. Jessica E. (Princeton School of Public and International Affairs, Princeton University, NJ, USA) ,  Raherinandrasana Antso Hasina (Surveillance Unit, Ministry of Health of Madagascar, Madagascar) ,  Raherinandrasana Antso Hasina (Faculty of Medicine, University of Antananarivo, Madagascar) ,  Randrianarisoa Santatra (Mahaliana Labs SARL, Antananarivo, Madagascar) ,  Rice Benjamin L. (Department of Ecology and Evolutionary Biology, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Rice Benjamin L. (Madagascar Health and Environmental Research (MAHERY), Maroantsetra, Madagascar) ,  Wesolowski Amy (Department of Epidemiology, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA) ,  Randriatsarafara Fidiniaina Mamy (Faculty of Medicine, University of Antananarivo, Madagascar) ,  Randriatsarafara Fidiniaina Mamy (Direction of preventive Medicine, Ministry of Health, USA) ,  Rasambainarivo Fidisoa (Department of Ecology and Evolutionary Biology, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Rasambainarivo Fidisoa (Mahaliana Labs SARL, Antananarivo, Madagascar)
資料名： Epidemics  (Epidemics)
巻： 38  ページ： Null  発行年： 2022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： COVID-19パンデミックのような新興流行のために,旅行を定量化することは,公衆衛生計画を知らせる疾患拡散の正確な予測モデルを開発する重要な構成要素である。しかし,多くのLMICにおいて,移動電話データのような非伝統的情報源と同様に,通勤調査のような旅行に関する従来のデータセットは不足しているか,または,利用可能なものは公衆衛生コミュニティによってほとんど利用されていない。伝染関連旅行を測定するために利用可能なデータの精度を評価することは,疑わしいおよび実験室で確認された感染の限られた報告によってさらに妨げられる可能性がある。ここでは,マダガスカルの22の地域にわたるSARS-CoV-2の報告された症例について,マラガシー当局からの日常報告により照合されたCOVID-19ダッシュボードの一部として収集されたケースデータを利用した。距離,内部移動フローデータ,および携帯電話データの異なる測度に基づく重力モデルを含む連結性の様々な尺度を用いて,MadagascarのSARS-CoV-2メタポピュレーションモデルからの予測で,ケースが報告された場合のタイミングの次数を比較した。全体として,携帯電話接続性とユークリッド距離に基づく重力に基づくモデルは,観察された広がりを最も良く予測した。資本から最も遠く離れた地域のランクは,予測が困難であったが,興味深いことに,携帯電話連結性モデルが,重力モデルが最も正確であった地域とは,より正確であった。これは,全てのアプローチを用いて一貫して過小評価された移動性または連結性の付加的特徴があるが,疫学的に関連することを示唆する。本研究は,重要なデータ-モデルへのアクセスを有する異なる機関間のデータアベイラビリティと強化協調の重要性を強調して,有効なデータ共有パイプラインに対する建築物は,それを使用するデータと同じくらい良い。Copyright 2022 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： 重力 ,  測度 ,  情報源 ,  旅行 ,  *ヒト ,  通勤 ,  アベイラビリティ ,  感染 ,  モデル ,  公衆衛生 ,  疫学 ,  重力モデル ,  携帯電話 ,  予測モデル
準シソーラス用語： Euclid距離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： SARS-CoV-2 ,  マダガスカル ,  LMIC ,  メタ個体群モデル ,  携帯電話データ ,  ネットワークベースの拡散解析

分類 (1件)： 公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： マダガスカル ,  SARS-CoV-2 ,  広がり ,  予測 ,  ヒト ,  移動性