Os pesquisadores de UGA criam o método estatístico para prever melhor o reemergence da doença

Diversos pesquisadores da universidade da geórgia teamed acima para criar especialmente um método estatístico que pudesse que permitir os previsores da saúde pública e da doença infecciosa prever melhor o reemergence da doença, para infecções evitáveis da infância tais como o sarampo e a coqueluche.

Como descrito na biologia computacional do jornal PLOS, seu projecto de cinco anos conduziu a um modelo que mostrasse como as mudanças subtis no córrego de casos relatados de uma doença podem ser com carácter de previsão de uma epidemia de aproximação e do sucesso final de uma campanha da erradicação da doença.

“Nós esperamos que em um futuro próximo, nós estaremos disponíveis monitorar e seguir sinais de advertência para as doenças emergentes identificadas por este modelo,” dissemos John Drake, distinto professor da pesquisa da ecologia e director para o centro para a ecologia de doenças infecciosas que pesquisa a dinâmica de epidemias biológicas. Seus projectos actuais incluem estudos do vírus de Ebola no coronavirus síndrome-relacionado respiratório de África ocidental e de Médio Oriente no chifre de África.

Nos últimos anos, o reemergence do sarampo, papeira, poliomielite, gritando - tussa e outras doenças vacina-evitáveis acenderam um refocus na prontidão da emergência.

A “pesquisa foi feita na ecologia e ciência do clima sobre pontos de derrubada nas alterações climáticas,” disse. “Nós realizamos que este é matematicamente similar à dinâmica da doença.”

Drake e os colegas centraram-se sobre “retardar crítico,” ou a perda de estabilidade que ocorre em um sistema enquanto um ponto de derrubada é alcançado. Isto que retarda pode resultar da evolução do micróbio patogénico, das mudanças em taxas do contacto de indivíduos contaminados, e das diminuições na vacinação. Todas estas mudanças podem afectar a propagação de uma doença, mas ocorrem frequentemente gradualmente e sem muita conseqüência até que um ponto de derrubada esteja cruzado.

A maioria de métodos de análise dos dados estão projectados caracterizar a propagação da doença depois que o ponto de derrubada tem sido cruzado já.

Nós vimos uma necessidade de melhorar as maneiras de medir como bem-controlado uma doença é, que pudesse ser difícil de fazer em um sistema muito complexo, especialmente quando nós observamos uma fracção pequena do número verdadeiro de casos que ocorrem.”

Eamon O'Dea, um pesquisador pos-doctoral no laboratório de Drake que se centra sobre a ecologia da doença

A equipa de investigação encontrou que suas previsões eram consistentes com os resultados conhecidos de epidemiologistas britânicos Roy Anderson e Robert maio, que compararam a duração de ciclos epidémicos no sarampo, na rubéola, na papeira, na varíola, na varicela, no escarlate - febre, na difteria e na coqueluche dos 1880s aos anos 80. Por exemplo, Anderson e maio encontraram que o sarampo em Inglaterra e em Gales retardou após a imunização extensiva em 1968. Similarmente, o modelo mostra que as doenças infecciosas lentas como um ponto inicial da imunização estão aproximadas. As variações ligeiras em níveis da infecção poderiam ser sinais de aviso prévio úteis para o reemergence da doença que os resultados de uma diminuição na tomada vacinal, eles escreveram.

Nosso objetivo é validar isto em escalas menores assim que os estados e as cidades podem potencial prever a doença, que é prática em termos de como fazer decisões sobre vacinas. Isto poderia ser particularmente útil nos países onde o sarampo é ainda uma causa alta da mortalidade.”

Eamon O'Dea

Para ilustrar como o modelo da doença infecciosa se comporta, a equipe criou um visualização que olhasse como uma série de bacias com as bolas que rolam nelas. No modelo, a cobertura vacinal afecta o shallowness da bacia e a velocidade do rolamento da bola nela.

“Muito frequentemente, o lado conceptual da ciência não é sublinhado tanto quanto deve ser, e nós éramos satisfeitos encontrar os visuals direitos para ajudar outro a compreender a ciência,” disse Eric Marty, um pesquisador da ecologia que se especializasse no visualização dos dados.

Como parte do projecto AERO, que os suportes para antecipar emergir e reemirjir manifestações, Drake e colegas estão criando as ferramentas interactivas basearam em retardar crítico para que pesquisadores e os responsáveis políticos usem-se nas decisões do campo e do guia. Por exemplo, a equipe está desenvolvendo um painel interactivo que ajude não-cientistas a traçar e analisar dados para compreender a corrente tenda para uma determinada doença infecciosa. Estão apresentando um protótipo aos pesquisadores companheiros agora e estão antecipando um lançamento público dentro do próximo ano.

“Se um modelo de computador de uma doença particular era suficientemente detalhado e exacto, seria possível prever o curso de uma manifestação usando a simulação,” Marty disse. “Mas se você não tem um bom modelo, como é frequentemente o caso, a seguir as estatísticas de retardar crítico pôde ainda dar-nos o aviso prévio de uma manifestação.”