一项新的研究表明,个别风险因素数据可能有助于预测下一次埃博拉疫情

一项新的研究表明,个别风险因素数据可能有助于预测下一次埃博拉疫情
Javier Buceta(左前)是综合系统生物学研究所的一名教员,Paolo Bocchini(右前)是里海大学土木与环境工程教授。图片来源:Stephanie Veto/Lehigh大学

几年前,里海大学(Lehigh University)的一组科学家开发了一种精确的预测模型预测埃博拉暴发基于气候驱动的蝙蝠迁徙。埃博拉是一种严重的有时是致命的传染病,是人畜共患病,或通过与动物的相互作用进入人群。人们普遍认为,2014年西非埃博拉疫情的源头是人类与蝙蝠的接触,该疫情导致逾1.1万人死亡。

现在,该团队的成员已经研究了社会和经济因素,如教育水平和对埃博拉的普遍了解,可能会导致“高风险行为”,使个人接触可能感染的动物。把重点放在高危人群高度集中的地理位置,可以帮助公共卫生官员更好地确定预防和教育资源的目标。

“我们创建了一项调查,结合了社会、人口统计和这些问题与埃博拉传播的一般知识和潜在的高风险行为有关,”里海大学土木与环境工程教授、该研究的负责人之一保罗·博奇尼说。“我们的研究结果表明,校准一个模型,以合理的精确度预测个人从事高风险行为的倾向,确实是可能的。”

例如,该团队的数据和分析表明,塞拉利昂东部的凯拉洪镇和该国北部的坎比亚是该国感染溢出可能性最高的农村地区,这是基于准确确定2014年埃博拉疫情发源地凯拉洪的个别风险因素得出的结论。

研究结果详细发表在一篇题为《基于社会人口统计的塞拉利昂埃博拉溢出感染暴露估计》的论文中,该报告将于《公共科学图书馆•综合》.其他作者包括:里海大学研究生塞纳·穆尔塞尔,本科生纳撒尼尔·奥尔特,林赛·斯拉维特和安娜·史密斯;以及西班牙巴伦西亚综合系统生物学研究所的教员哈维尔·布塔(Javier Buceta)。

研究发现:年轻人(年龄在18-34岁之间)和成年人(年龄在34-50岁之间)的风险最大在他们研究的人群中。这一群体占调查样本的77%,但86%的受访者存在风险。此外,从事农业工作的人是风险最大的人群:50%的研究受访者从事与农业相关的职业,但占风险最大的受访者的79%

Bocchini说:“我们证实了社会、经济和人口因素与个人从事使他们暴露于埃博拉溢出的行为的倾向之间的关系。”“我们还校准了一个初步模型,量化了这种关系。”

作者说,这些结果表明,任何试图准确预测疾病爆发的模型都需要一个整体的方法。他们的发现也可能对人口卫生官员有用,他们可能能够使用这种模型更好地集中稀缺资源。

博奇尼说:“我们必须从大局出发。”“我们收集了它显示了环境-气候数据的演变,并将其与生态模型和随机场模型相结合,以捕捉自然资源的时空波动以及由此造成的受感染动物携带者在全大陆的迁移。我们还研究了的社会、经济、人口和行为特征,综合一切来获得我们的预测。”

只有这宽广的视野和可以真正捕捉到这些动态,通过这条研究路线,我们正在证明它是有效的,”Bocchini补充说。

Buceta说:“最后,我们研究的结论并不那么令人惊讶:更多的经济手段、更多的教育和获取信息是减少与健康相关的高危行为的关键因素。”“事实上,其中一些因素与所谓的‘健康贫困陷阱’有关。我们的研究和方法表明,可以通过对单个数据而不是汇总数据的定量分析来确定这些因素。”

为了为他们的研究收集数据,Bocchini和Buceta与一个由里海大学本科生组成的代表团前往塞拉利昂,得到了美国国立卫生研究院、里海大学创新探究办公室的支持,并与非营利组织世界希望国际合作。两名当地翻译员的协助对考察队成功地进行挨家挨户的调查至关重要。参与这个项目的学生是里海大学全球社会影响奖学金项目的一部分,该项目让本科生和研究生参与工作,致力于解决低收入和中等收入国家的可持续发展挑战。

“这正是那种雄心勃勃的跨学科项目,具有巨大的潜力我们希望理海大学的学生通过全球社会影响奖学金参与其中,”理海大学创意探究副教务长汗詹·梅塔说。“里海大学各个学科的学生都有机会在博奇尼博士和布塔博士的领导下为这项工作做出贡献。”

该研究小组有希望的结果为更广泛的数据收集提供了强有力的论据,他们正在与塞拉利昂统计局(该国的人口普查局)进行对话,以便在全国范围内开展他们的研究。


进一步探索

我们能通过追踪蝙蝠的迁徙模式来预测下一次埃博拉疫情吗?

更多信息:基于社会人口和经济因素的塞拉利昂埃博拉溢出感染暴露估计,《公共科学图书馆•综合》(2022)。DOI: 10.1371 / journal.pone.0271886
所提供的利哈伊大学
引用最新研究显示(2022年,9月1日),2022年9月1日从//www.puressens.com/news/2022-09-individual-risk-factor-ebola-outbreak.html检索到的个别风险因素数据可能有助于预测下一次埃博拉疫情
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