传染病的大规模空间传播模型外文翻译资料

 2022-08-09 04:08

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传染病的大规模空间传播模型

Steven Riley

在麻疹和流感等季节性地方病传播期间，在大量遥远人群之间已经观察到感染空间变化。此外，在新病原体或重新出现的病原体暴发的最初阶段，疾病发病率往往以空间群集的方式发生，如果能够预测疾病的后续传播，就有可能采取遏制措施。空间模型被越来越多地使用以便帮助确定这些大规模模式的特征并评估干预措施的影响。在这里，我回顾了最近关于四种疾病的几项研究，它们显示了不同方法的益处:麻疹(斑块模型)、口蹄疫(远距离传播模型)、大流行性流感(多组模型)和天花(网络模型)。本综述强调了家庭在人类疾病(如天花和流感)空间研究中的重要性。它还表明，需要开发一个简单的家庭人口统计模型，以便这些大型模型可以扩展到调查长期规模的人类病原体，如结核病和艾滋病毒。

我没有包括更复杂的分析方法(11)，因为它们很少应用于实际结构的动物种群中的传染病动力学(4,12)。

麻疹和补片模型

在英格兰和威尔士，麻疹是一种需要政府通报的疾病，从1948年起，每两周一次的地区一级数据都可以得到。在补片模型帮助下(或空间集合模型)(图2)，这个丰富的数据集的两个有趣的流行病学特征已经被解释:(i)在开始大规模接种疫苗后，消失期比预期要长(13，14)和(ii)观察疫苗接种前后感染的表面波(15)。在这些研究中，大量的详细数据和复杂的描述性统计(如小波)与非常简单的说明性补片模型结合使用，来证明动态解释的合理性。

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人类直接传播的疾病爆发有可能成为大流行，引起疾病广泛的发病率和死亡率(1,2)。即使在避免了广泛传播的情况下，一个影响多国家的疫情也可能对一个地区造成巨大的不成比例的负面经济影响(3)。同样，在家畜中，维持无病地理区域需要采取极端措施来控制经济上重要的病原体(4)。在许多地方同时发生自然发生的疾病或非故意的疾病输入是不寻常的。因此，在持续传播的初始阶段，非繁殖个体必然聚集在空间中。如果控制是可能的，这种初始的聚类为有效利用有限的资源进行干预提供了机会。

许多类型的宿主异质性在个体尺度上影响宿主/病原体的相互作用，如遗传、年龄、性活动、位置和典型的运动模式。有时，这些因素在更大的尺度上是重要的，有时则不是(5)。在人类直接传播的传染病暴发期间，考虑到宿主的位置和移动的不均匀性。绝大多数的宿主把大部分时间都花在一个地方;也就是说，在家里或在兽群里。当出现病例时，其位置通常被迅速报告。此外，对于许多人口来说，可以得到准确的人口普查数据来估计空间人口分布。对于人类来说，一个最高可达1角秒的分辨率的(6)精确人口密度估计值在整个地球都是可获得的。

中华人民共和国香港特别行政区香港大学医学院社区医学及公共卫生学院。电子邮件:steven.riley@hku.hk

典型的宿主运动模式也很重要。对于直接传播的病原体，感染个体必须接近易受感染的个体才能发生感染。因此，传染性个体从一个家感染到另一个特定易感个体的可能性在很大程度上受到感染性个体和易感个体在感染性期间离家旅行的影响。对于许多人口来说，可以准确推断典型运动模式的数据集现在是可用的(7-10)。

传染病的空间传输模型提供唯一可行的实验系统知识的宿主的位置和他们的典型的运动模式可以结合感染过程的定量描述和疾病自然历史来调查观察模式和评估其它干预选项。因此，这些模型的使用将会增加，因为空间上的复杂干预被考虑地更加频繁，而且空间上解析的发病率数据可以用于更多的病原体(目前可用的最佳数据集涵盖了发达国家应报告的儿童疾病)。然而，有一个问题是，这些模型可能会对决策者产生影响。真实的种群密度允许结果以地图和电影的形式呈现，尽管这些格式在描述时空关联模式时很有用，但它们的视觉影响传达了可能不合理的可信度。相反，每个传播模型的基础结构应该适合于感染过程、潜在的干预措施，以及最重要的是，正在考虑的具体假设。

在这篇综述中，我着重介绍了不同疾病(图1)使用不同方法(图2)的结果

以(15)中观察到的传播空间层次为例，使用16块两种类型(城市型和半城市型)的斑块排列成一条直线来说明。该方法的精细化版本已被用来表明，在美国，肺炎和流感导致的超额人类死亡率的州尺度空间模式与人类旅行模式是一致的(10)。后一项研究强调了基于个体方法的补片模型的计算效率;也就是说，在推理框架中包含传输模型是可能的，因为解决方案可以如此有效地获得。

补片模型也被用于研究全球疾病传播的各个方面(8,9,16)，这在很大程度上是由2002-2003年严重急性呼吸系统综合症(SARS)的爆发引起的。疾病发病率数据在国家层面的可用性和当代全球旅行中机票数据所描述的准确性(17)使得这个主题非常适合使用计算效率高的补片模型。例如，虽然不包括中国大陆,国家尺度在2003年SARS疫情的观察到的大小在很大程度上是与模型结果一致(9),在底层的传输速率和时间变化假设在在香港和新加坡都是相同的。

类似的研究调查了在流感大流行期间旅行减少对国际疾病传播率的潜在影响(8,16)。一个包含100个相同人群的理论模型表明，即使是最严格的边界控制(gt;99%有效)也只能将一种新型流感毒株的全球传播延迟几周(16)。这一结果得到了52个全球联网城市(8)研究的支持，该研究使用了1968-1969年大流行的旅行和疾病数据(18,19)。

口蹄疫和远距离传播

2001年在英国爆发的口蹄疫(FMD)导致420万头动物被屠杀，并在受影响的地区产生了严重的负面经济影响(20)。在疫情期间和之后，不同的利益相关群体对空间扑杀和疫苗接种策略的相对优点存在分歧。在很大程度上，由于在疫情爆发的早期就向研究人员提供了最新的病例数据，统计和数学模型得到了迅速发展，足以在疫情爆发时用于政策制定(4,12,21,22)。

空间解析的农场普查数据的可用性，加上与病例数据库一致的唯一标识符，促使一个研究小组制定了一个详细的FMD空间距离传播模型(图2)，农场作为感染的单个单位(21)。2001年英国口蹄疫的感染核心是直接根据病例资料估计的(4，21)并且被用于远距离传播模型(图2)来评估改进的边际效益的筛选策略,如减少从报告到扑杀的索引前提(IPs)的平均延迟和对相邻房屋的额外推定扑杀(21)。使用这种弹性显式方法的初始结果有助于验证早期的配对相关模型(4,12)的结果，在该模型中，隐式空间网络的性质近似为常微分方程。

这一系列的研究(4、12、21、22)是在疫情发展过程中进行的，表明了多个研究小组使用替代方法解决类似问题对决策者的潜在好处。在口蹄疫的距离传播模型中，单个农场的精确位置促进了对高度结构化空间干预措施的调查，而这些干预措施在配对相关模型中无法考虑;例如，在隔离区接种疫苗以保护大量易感农场(21)，对高危农场进行预防性接种(23)，活性环疫苗接种(23)，对被认为最易受感染的邻近农场进行预防接种(23)，以及在感染农场周围接种环岛疫苗(24)。然而，不断修订大规模疫苗接种队列的后勤影响将是巨大的。因此，制定了一项更直接的战略:仅根据农场是否接近在过去10天内报告的IPs或接触这些IPs的危险接触来确定接种疫苗的优先次序。后一种方法被证明是最有效的，因为它能减少将被淘汰的动物数量(24)。

大流行控制和群体

如果出现持续的人传人的新型流感毒株，公共卫生干预措施最好能从源头上控制疫情。流感在个体宿主之间的传播距离要比口蹄疫在农场之间的传播距离小得多。因此，当用于调查流感控制，空间多群模型比纯远距离传输模型具有优势。

因为它们明确表示实际位置(如家庭、学校和工作场所)的发明将用于减少传输(图2)。家庭是尤其重要,因为相对静止的寄主(家庭)群体在这种环境中呆在一起的时间较长。

基本繁殖数R0被用来量化传染病的传播率，并被定义为一个典型的传染性个体在其他易感人群中产生的继发病例的平均数量(25)。两项基于包含多组成分的模型的流感研究表明,在亚洲农村地区除了其他控制措施外，加上有针对性地使用抗病毒药物,抑制大流行的可能性超过90%,基本生殖数字R0 lt; 1.9(疫苗接种不包括)(26)或R0 lt; 2.4(包括部分疫苗接种覆盖率)(27)。加上最近对这个范围内的流感病毒的R0值的估计(26,28)，这些发现还导致世界卫生组织将控制作为一项目标(29)。0

这些独立研究的结果很难比较，因为考虑了许多干预措施，而且两者的主要目的是证明可行性，而不是最优性。然而，这两种模型模拟了完全不同的空间感染过程，这反映在它们的假设感染力(FOI)上(感染的危险由易感个体引起)。在(26)中，虽然大多数人属于一个家庭，学校或工作场所，但只有三分之二的疾病传播发生在这些地区。剩下的三分之一随机发生，这是与繁殖个体之间距离的函数。

图1所示。英国的疾病传播模式。(A)对英格兰和威尔士954个地点的麻疹预防接种流行的小波分析[经(15)许可转载]显示了伦敦(黑盒子)如何推动了全国大部分地区的麻疹流行，曼彻斯特-利物浦城市集中地区除外(左上角)。(B)模拟显示2001年英国发生口蹄疫的三个高危地区[经(21)许可改编]。该键表示从100个模型实现到10times;10平方公里的平均案例数。(C)在全球大流行期间，一种新型流感病毒[经(34)许可转载]将迅速在英国传

播。在海外的第一批病例到达后仅仅75天，红色的强度显示了传染病个体的相对集中，而绿色则表明在一些小的社区中传染病已经结束。(D)相反,即使在最悲观的传播情况下，最初的10个种子在75天后在伦敦感染了天花[经允许改编(31)]，则会出现相对较少的情况，而空间相关性的程度仍将是显著的[与(B)相同，但以5times;5平方公里为单位]。

审查

相反，在(27)中使用的模型中，除家庭、学校和工作场所外，个人还属于多个群体。包含这些额外的设置是(26)中使用的距离传输组件的替代方法。虽然这两种方法需要的参数很少或没有经验数据支持,(26)中使用的模型,因为它可能被视为更加节俭的结论对这些未知参数不敏感,它充分利用可用的数据,如空间重新解决人口密度和旅游调查数据。诸如此类的模型设计选择可能对预测干预效果产生重大影响。例如，在(27)中，有针对性的抗病毒预防隐含地假定对传播很重要的家庭群集和小社区可以很容易地识别，从而导致控制所需的相对较低的100万个疗程的治疗上限。相反，(26)中提出的干预过程中家庭的空间招募隐含地假设抗病毒药物的分配和传播之间的相关性较弱，从而导致更保守地估计，需要300万疗程的治疗才能实现控制。

天花和网络

补片、距离核和多组模型都可以看作是空间网络模型的特殊情况，其中节点代表单个宿主，弧代表潜在的传染链接。作为网络，上面描述的所有模型/病原体组合每个节点（一个大社区大小）的平均弧数相对于它们的基本繁殖数R0都很高。然而对于天花来说，几乎总是需要亲密接触才会发生传播(30)。因此，有必要将相当比例的天花传播描述为在一个相对较小的邻域大小的静态网络上发生的圆环传播。采用这一方法(31)是为了表明对英国来说，地理上有针对性的区域接种疫苗的额外好处不会超过为许多低风险个人接种疫苗的不利影响。具体地说，仅通过隔离和接种疫苗进行接触者追踪可能导致伦敦最初小群病例的死亡人数低于在这种政策之外使用地理定位的区域接种疫苗所造成的死亡人数。

也许是天花流行病学中最具创新性的建模方法(32)是从基于个体的逐秒微模拟中推导出的静态接触网络。在(33)中，对俄勒冈州波特兰市的所有人、地点和旅程都进行了明确的模拟。然后利用简单规则从个体和

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