數學模型來計算循環疾病復發

希波克拉底的日子以來，人們都知道，某些疾病會隨季節來來去去。最近，研究人員已經了解到，這些循環疾病復發，作為季節性，往往與天氣有關。

為了準確地預測疾病暴發時，會發生，將影響多少人，在波士頓塔夫茨大學醫學院在公眾健康及家庭醫學系副教授，博士，埃琳娜Naumova，和他的同事正在研究通過創建基於室外溫度等環境因素的數學模型的季節性。

“直到最近，公共衛生工作者和流行病學 eyeballed的天氣相對的爆發週期，以估計在下次爆發會打擊人口，”解釋 Naumova。 “但有一個疾病監測更準確，更可靠的方法是為了落實預警系統預測爆發的關鍵，說：”Naumova。她和同事們已經開發出的數學模型，更準確地評估為了更好地預測何時爆發高峰期，有多少人會生病的季節性。

Naumova和同事測試了他們的數學模型，從馬薩諸塞州公共衛生部的數據收集六種疾病：賈第蟲病，隱孢子蟲病，沙門氏菌，彎曲桿菌，志賀氏菌及A型肝炎，噁心，腹瀉，腹部絞痛，常以發熱為特徵。鑑於以往許多流行病學研究調查季節性使用的月度數據或季度數據，Naumova和同事每天使​​用的數據，使研究人員能夠檢測更加微妙的疾病模式，以前可能已經忽視的變化。

“1000多例沙門氏菌僅在馬薩諸塞州的每一年，這些微妙的變化的認識是至關重要的，因為如果可以提醒市民甚至幾天前爆發，它會節省時間，醫療費用，以及最重要的是，可能拯救許多人前往醫院，說：“Naumova。

使用10年的數據（1992-2001年），研究人員分析了這些腸道，或腸道疾病，每年的時間，持續時間和幅度和相應的平均每天在馬薩諸塞州的室外溫度比較這些值。沙門氏菌和隱孢子蟲病都在七月底達到頂峰，在馬薩諸塞州的一年中最熱的時候。然而，賈第蟲病，細菌性痢疾和隱孢子蟲病暴發上漲了1個月後的溫度峰值。甲型肝炎沒有觀察到的趨勢

“有幾個因素可以解釋賈第蟲病，細菌性痢疾和隱孢子蟲病的為期一個月的延遲，”解釋 Naumova，“包括不同的路線，每一病原體的傳播，更大的一種疾病，由於接近人對人的接觸傳播，不同症狀患者。它更可能是由多種因素的組合。“Naumova也指出，這種疾病的第二個高峰可能與娛樂用水使用。 “8月在馬薩諸塞州，康樂水源熱烈，被加熱整個夏天。相結合，與親近的人人接觸，這水溫較高，可能是這三種病原體觀察疫情的第二個高峰的原因。“

疾病監測和預警系統，以防止疾病的傳播是至關重要的。 “在全球和社區一級，公共衛生官員正在與流行病學家致力於發展標準化的預警和反應系統在爆發的最初跡象，說：”Naumova。 “這是我們的希望，這個數學模型，根據每日數據，將有助於疫情預報和疾病監測領域的準確度。”

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