科学家首次开发了一种预测模型,以准确预测西尼罗河病毒 (WNV) 爆发的时间和强度。
与天气预报非常相似,这些WNV预报使用计算机模型来生成模拟爆发行为的多个模拟,并将它们组合在一起以生成总体预测。
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自2012年以来,美国哥伦比亚大学的科学家使用类似的方法来创建每周在线发布的季节性流感预测; 并在2014-2015年爆发后,对西非埃博拉疫情进行了分析。在WNV流行的北美,该病毒通过蚊子传播给人类,夏季和秋季爆发。大多数感染者没有症状,但大约五分之一的发热并伴有其他症状。不到1% 的人会患上严重的,有时甚至是致命的神经系统疾病。
“每年爆发的强度和持续时间都有很大的差异,” 来自哥伦比亚梅尔曼学校的尼古拉斯·B·德费利斯说。DeFelice说: “没有计算机模型,即使一旦爆发,也很难预测爆发的影响,因此开发强大的定量决策工具来帮助指导控制工作非常重要。”
在这项新研究中,研究人员开发了WNV预测模型,利用现场收集的数据记录了蚊子的感染率和报告的人类病例,并考虑了蚊子与鸟类之间的传播以及对人类的溢出。他们使用该模型创建了2001-2014年长岛萨福克县WNV爆发的回顾性预测。
该模型系统准确地预测了蚊子感染高峰前一周的蚊子感染率,并准确地预测了上次报告病例前九周的季节性人类WNV病例总数。研究人员还在2007-2014年期间在伊利诺伊州库克县生成了预测,报告的结果与萨福克县相似。
他们说,这一发现表明,预测模型将在不同的环境中有效,即使是那些具有不同传输动态的环境。随着越来越多的数据可用,他们希望进一步完善他们的方法,有可能纳入包括温度在内的环境变量。他们还致力于实施实时预测系统。
“可靠的西尼罗河病毒预测将使公共卫生官员在控制蚊子种群和减少人类西尼罗河病毒病例的努力上有所作为,甚至可以帮助他们完善这些努力,” Mailman School副教授Jeffrey Shaman说。他补充说: “提前几周通知,官员们可以更好地计划喷洒蚊子滋生地,提醒公众,并确定公园和露营地是否应该关闭。”
这项研究发表在《自然通讯》杂志上。
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