优化适用于预测孟加拉国和斯里兰卡登革热传播条件的指数

《Tropical Medicine and Health》：Refining the suitable conditions index to predict dengue fever transmission in Bangladesh and Sri Lanka

登革热传播预测模型通过改进的适宜条件指数（SCI）实现，结合温度、降水和水体三个参数，分析孟加拉国和斯里兰卡两国的区域差异，发现BDA-SCI在孟加拉国最优，WWDA-SCI在斯里兰卡更佳，验证了环境参数加权对模型精度的提升作用。

　　

摘要

背景

在之前的研究中，我们开发了一个“适宜条件指数”（SCI）来预测登革热的传播情况。然而，最初的SCI并未结合其他重要的非生物参数进行优化。因此，在本研究中，我们通过计算三种变体来改进该指数：基于温度的基线日均SCI（BDA-SCI）、基于降水的日均SCI（PWDA-SCI）以及基于水体的日均SCI（WWDA-SCI）。

方法

我们使用了两个南亚登革热流行国家——孟加拉国和斯里兰卡的地区级数据。分别针对埃及伊蚊（17.05–34.61℃）和白纹伊蚊（15.84–31.51℃）的适宜温度天数进行了平均值计算（BDA-SCI），并分别根据地区降水量（PWDA-SCI）和水体数据（WWDA-SCI）进行了加权处理。我们使用负二项回归模型评估了登革热发病率与每个SCI以及其他协变量之间的关联。此外，还使用了二项逻辑回归模型（BLR）来衡量每个SCI的预测准确性。

结果

在斯里兰卡，埃及伊蚊的BDA-SCI值最高，为0.96（标准差[SD] 0.04，范围0.85–1.00），而孟加拉国为0.68（SD 0.06，范围0.61–0.87）。对于埃及伊蚊而言，在孟加拉国，WWDA-SCI（相对风险[RR_aegypti] = 1.06，p = 0.056，赤池信息量准则[AIC] 1218.6）和BDA-SCI（RR_aegypti = 1.05，p = 0.008，AIC 1214.2）与登革热发病率的关联更强；而在斯里兰卡，PWDA-SCI（RR_aegypti = 1.06，p = 0.056，AIC 1232.2）的表现也更好（AIC_BDA-SCI：481.36，AIC_WWDA-SCI：475.89）。在多变量模型中，BLR模型预测出登革热发病率高于中位数的地区，模型表现显示BDA-SCI在孟加拉国的准确性最高，而WWDA-SCI在斯里兰卡的准确性最佳，这体现在更高的敏感性和曲线下面积值上。

结论

总体而言，SCI方法为识别登革热媒介的适宜性和传播风险提供了一种实用的方法。通过结合特定地区的气候和环境变量来优化该指数，可以提高模型的准确性，并可用于未来气候变化情景下的预测。因此，我们改进后的SCI将有助于建立可靠的早期预警系统，并为政策制定者提供依据，以启动媒介控制策略，包括监测和消除登革热滋生地以及在热点地区实施生物控制措施。