[論文レビュー] Dengue Seasonality and Non-Monotonic Response to Moisture: A Model-Data Analysis of Sri Lanka Incidence from 2011 to 2016

Milad Hooshyar, Caroline E. Wagner+6 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2020

Mosquito-borne diseases and control被引用数 4

ひとこと要約

本研究は、降雨水期と湿り度記憶を統合することで、スリランカにおける降雨ピークと登革熱発症の間に2か月の遅れが生じる現象を説明する水文的駆動型疫学的モデル（HYSIR）を提案する。非単調な関係が明らかとなり、湿り度が上昇すると当初は感染拡大が促進されるが、極めて高い水分供給下では低下する。このため、恣意的な遅れパラメータを用いずに、季節的ピークの予測精度が向上する。

ABSTRACT

Dengue fever impacts populations across the tropics. Dengue is caused by a mosquito transmitted flavivirus and its burden is projected to increase under future climate and development scenarios. The transmission process of dengue virus is strongly moderated by hydro-climatic conditions that impact the vector's life cycle and behavior. Here, we study the impact of rainfall seasonality and moisture availability on the monthly distribution of reported dengue cases in Sri Lanka. Through cluster analysis, we find an association between seasonal peaks of rainfall and dengue incidence with a two-month lag. We show that a hydrologically driven epidemiological model (HYSIR), which takes into account hydrologic memory in addition to the nonlinear dynamics of the transmission process, captures the two-month lag between rainfall and dengue cases seasonal peaks. Our analysis reveals a non-monotonic dependence of dengue cases on moisture, whereby an increase of cases with increasing moisture is followed by a reduction for very high levels of water availability. Improvement in prediction of the seasonal peaks in dengue incidence results from a seasonally varying dependence of transmission rate on water availability.

研究の動機と目的

• 2011年から2016年のスリランカにおける降雨の季節的変動と登革熱発症パターンの間のメカニズム的関連を解明すること。
• 水文的記憶と非線形ダイナミクスが、観察された降雨と登革熱ピークの間の2か月の遅れを説明できるかどうかを調査すること。
• 単調な関係を超えて、湿り度の可用性が登革熱感染ダイナミクスに与える影響を評価すること。
• 水の可用性への季節的変動する感染反応を組み込むことで、季節的登革熱発症予測を改善すること。

提案手法

• 最小限のバケツモデルが、減衰パラメータ ρ を用いて記憶を持つ水の可用性（w）をシミュレートし、水文的持続性を捉える。
• HYSIRモデルは水文とSIR型の感染伝播モデルを結合し、感染率が水の可用性 w に対して非線形に依存するように設定される。
• 感染率は区分的関数としてモデル化され、低 w では傾き ψ が季節的に変化する線形関係を示し、高 w では減少するように設定され、生息地の破壊を反映する。
• モデルのパラメータは、0.05°の空間分解能を持つ観測月次登革熱症例データとCHIRPS降水量データを用いてキャリブレーションされる。
• クラスタ分析により、降雨と登革熱発症の間の空間的・時間的パターンが同定され、一貫した2か月の遅れが確認される。
• モデルの性能は、スリランカの複数の地方におけるシミュレートされた登革熱発症の季節的変動と観測データを比較することによって評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スリランカにおける降雨の季節的変動は、登革熱発症ピークのタイミングとどのように相関しているのか。また、観察された2か月の遅れはどのような要因に起因するのか。
• RQ2 恣意的な遅れパラメータに依存せずに、水文的知見に基づくモデルが、登革熱発症の季節的ダイナミクスを説明できるか。
• RQ3 水の可用性と登革熱感染率の関係の性質は何か。非単調な挙動を示すのか。
• RQ4 パラメータ ρ を通じた水文的記憶が、モデル内で季節的登革熱パターンの出現にどのように寄与するのか。
• RQ5 湿り度への季節的変動する感染率反応が、定数反応モデルと比較して、予測精度をどの程度向上させるのか。

主な発見

• 複数の地方において、スリランカで降雨ピークと登革熱発症ピークの間に一貫した2か月の遅れが観察され、クラスタ分析によりこの時間的関連性が確認された。
• HYSIRモデルは、水文的記憶と非線形感染ダイナミクスを統合することで、恣意的な遅れパラメータを用いずに2か月の遅れを再現した。
• 水の可用性と登革熱感染率の間に非単調な関係が同定された。感染率は湿り度が上昇するに従い一時的に増加するが、極めて高い水分供給下では低下する。
• 高水準での感染率低下は、激しい降雨や洪水による生息地の破壊に起因し、これは繁殖場所を破壊し、マラリア蚊の生存率を低下させる。
• 季節的に変化する感染率パラメータ（ψ）は、観測された登革熱発症へのモデル適合を著しく改善し、特に季節的ピークの振幅とタイミングを捉えるのに有効である。
• モデルの性能は地方を越えて安定しており、特に感染率が季節的に変動するように許容された場合、シミュレートされた発症パターンは観測データとよく一致する。