Movement-driven modelling reveals new patterns in disease transmission networks
Cesar Herraiz, Roxana Triguero-Ocaña, Eduardo Laguna, Saúl Jiménez-Ruiz, Alfonso Peralbo-Moreno, Beatriz Martínez-López, Ignacio García-Bocanegra, María Ángeles Risalde, Joaquín Vicente, Pelayo Acevedo
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运动驱动模型揭示了疾病传播网络的新模式。
种间相互作用与多寄主系统中共享病原体的潜在传播密切相关。近几十年来，人们开发了多种技术来研究病原体的传播，如近距离记录仪、全球定位系统跟踪装置和/或相机陷阱。尽管检测接触的方法多种多样，但对传播风险的分析往往被简化为接触率和接触后的传播概率。然而，后一个过程在时间上是连续的，对每个接触者来说都是独特的，并受到接触者的特征以及病原体与宿主和环境的关系的影响。我们的目标是评估一种更全面的方法，即使用基于移动的模型，通过将传播分解为接触形成、接触持续时间和宿主特征，为每次接触分配一个独特的传播风险，是否能揭示更多传统方法检测不到的疾病传播动态。该模型是根据西班牙动物结核病（TB）流行的两个管理系统的 GPS 颈圈数据建立的：一个是广泛饲养地方病牛的国家公园，另一个是广泛散养猪和牛的地区。此外，我们还评估了 GPS 设备固定率对模型性能的影响。在这两种管理系统中发现了不同的传播动态。考虑到每次接触发生的具体条件（即接触是直接还是间接、持续时间、宿主特征、环境条件等），与仅使用接触率相比，我们发现了不同的传播动态。我们发现，GPS 跟踪数据中超过 30 分钟的固定间隔会导致遗漏互动，而超过 2 小时的间隔可能不足以达到流行病学的目的。我们的研究表明，忽视每次接触发生的条件可能会导致错误识别每个物种在疾病传播中的真正作用。这项研究描述了一个清晰且可重复的框架，用于从全球定位系统数据中研究病原体的传播，并为了解结核病如何在地中海环境的多宿主系统中维持提供了进一步的见解。
本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。
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