私たちは、報告されたmpox症例データと国際航空旅行データを使用して確率モデルを構築し、2022年4月14日から9月11日までの中国本土における輸入リスクを推定しました。また、2つの国境検査戦略の有効性をシミュレーションし、地域での発生確率を推定しました。さまざまなインポートケースとパラメータを考慮します。
2022 ～ 2023 年の複数国での MPOX 流行の国際的な蔓延をシミュレーションし、中国本土の輸入リスクを評価する
感染源地 (i) (mpox 感染が進行している地域) から目的地 (j) までの mpox の国際輸入リスクを定量化するには、感染源地 (i) での発生規模を知る必要があります。飛行機による旅行による出発地 (場所 (i)) と目的地 (場所 (j)) の間の接続性。 我々は、国際的な蔓延に寄与する旅行関連のmpox症例は主に国際空港交通ハブのある大都市圏に存在すると仮定した。 したがって、我々は、mpox の影響を受けた上位 12 か国の主要国際空港を有する 39 の大都市圏で発生した合計 39,114 件の mpox 症例を検討した（追加ファイル） 1：表S2およびS3）を参照し、中国本土への輸出のリスクを評価しました。 具体的には、中国本土以外で国家レベルで取得されたmpox発生率の時系列をGlobal.healthから入手しました。 [26]。 私たちはすべての旅行関連症例を分析から除外し、残りの症例は報告場所に居住し、報告場所で感染したと仮定しました。 次に、全国レベルの時系列を、全国合計に対する大都市圏の相対的な発生規模に比例する大都市レベルに分解しました。 感染源の場所 (i) での各 mpox 感染について、感染者は (tau) 日間の潜伏期間中 (つまり、症状が発現する前) にのみ国際航空旅行が可能であると仮定し、これを導き出しました。平均 8.94 日、標準偏差 4.19 の対数正規分布から (追加ファイル) 1：表S4）。 各ケースについて、平均 6.48 日、標準偏差 28.2 日のゼロインフレート負の二項分布から導き出し、症状の発症から報告日までに (sigma) 日の遅れがあると仮定しました (追加ファイル 1: 図 S1、セクション S4)。 したがって、mpox 症例が (t) 日に報告された場合、この感染者は (t-sigma) から (t-sigma -tau) の間、つまり彼/彼女の潜伏期間。
次に、OAG から提供された出発地と目的地の航空旅行データを使用して、国際航空旅行の確率を推定しました。 パンデミックは世界の航空旅行に大きな影響を与えました。 私たちは、2019 年の航空旅行データを使用したパンデミック前 (上限) シナリオと、2022 年の航空旅行データを使用したパンデミック周辺 (下限) シナリオを検討しました。月 (m) における場所 (i) から場所 (j) までの航空旅行量の合計を ({Phi }_{ij}^{m}) と表します (OAG によって提供) )、国際航空旅行の一人当たり料金 ({phi }_{ij}) は ({phi }_{ij}=frac{{Phi }_{ij}^) と表すことができます。 {m}}{{N}_{i}{D}_{m}})、ここで ({N}_{i}) は場所 (i) の総人口、({ D}_{m}) は、月 (m) の日数です。 次に、すべての mpox ケースを反復処理し、潜伏期間 (tau) 中の潜在的な航空旅行軌跡をそれぞれシミュレートしました。潜伏期間 (t-sigma -tau) の開始から開始して、それぞれについて潜伏期間 (t-sigma) の終わりまで (t{prime}) から 1 日後、その個人が (t{prime}) 日に旅行するかどうかは、次のベルヌーイ過程としてシミュレートされます。場所 (i) から移動する確率 ({p}_{i}left(t{prime}right)) は ({p}_{i}={sum } _{j}{phi }_{ij}left(t{prime}right))。 個人が (t{prime}) に旅行すると仮定すると、海外旅行の目的地 (j) は、特定の場所に旅行する条件付き確率を備えた一般化ベルヌーイ分布に基づいて決定されます ( j) は (frac{{phi }_{ij}left(t{prime}right)}{{sum }_{j}{phi }_{ij}left( t{prime}right)}) そして、この感染者のシミュレーションは終了します。 感染者のシミュレーションは、潜伏期間 (t-sigma) の終わりまでに感染者が旅行せず、この個人が地域の mpox 患者として (i )。 すべての mpox 感染をグローバルに反復処理すると、時点 (t) までの位置 (i) から位置 (j) までの mpox インポートの累積数を合計できます (({m} と表します) _{ij}left(tright))。 シミュレーション全体を合計 200 回繰り返し、(Pleft({m}_{ij} として示される) ({m}_{ij}left(tright)) の分布を得ました。 left(tright)right)) モデル化されたプロセスの確率的性質をキャプチャします (追加ファイル) 1: 図S2)。 (Pleft({m}_{ij}) に基づいて、 ({m}_{ij}left(tright)) の平均値と 95% 信頼区間 (0.025 分位数と 0.975 分位点) を推定できます。 左(t右)右))。 私たちのモデルの妥当性を保証するために、我々は、国際渡航歴のあるmpox症例の連続報告が入手可能な国々の間でmpox輸入の検証分析を実行し、上記のパンデミック前およびパンデミック周辺の航空旅行量を上限として設定し、それぞれ輸入リスクの下限（追加ファイル） 1：図S3）。
旅行関連のmpox症例に対する国境検査の有効性を定量化する
国境検査政策の有効性を定量化するために、私たちはまず、国境入国に対する中国本土の現在のパンデミック検疫政策に準拠したシナリオ (以下、シナリオ 1 と表記) を検討しました。中華人民共和国国家衛生健康委員会による予防と管理により、中国本土に入国するすべての国際旅行者、特に国境入国後21日以内にmpoxの流行が続いている地域への渡航歴がある人は、入国中にmpoxの検査を受ける必要があります。中国本土のパンデミック対応の一環としての強制隔離 [27]。 検疫中に、発熱や発疹などのmpox関連症状の検査も行われます。 発生国からの渡航歴、確認された症例との濃厚接触、または感染動物との接触のある症状のある個人は、疑い症例として定義されます（追加ファイル） 1：表S5）。 検出されれば、地元の疾病管理予防センター（CDC）に報告され、指定病院に搬送されて21日間の医学的観察が行われ、病変サンプル/綿棒/血液のPCR検査が実施される。 パンデミックの強制隔離期間のばらつき（7日から21日の範囲）と、自己申告に従うmpox感染者の割合の不確実性を考慮して、我々は数学モデルを使用して、感染後に検出された輸入mpox感染者の割合を評価した。エントリー審査（追加ファイル） 1：セクションS8）。 また、中国本土の海外旅行者に対するパンデミック検疫政策がない場合（パンデミック前のシナリオ）、もっともらしいmpox入国審査という別の仮説シナリオ（以下、シナリオ2と表記）も検討しました。 このシナリオでは、mpoxの疫学的関連性を自己申告した海外旅行者は、他の予防措置に加えて、性行為を控える間にmpx関連の症状（発熱、発疹、リンパ節腫脹など）について医学的観察を受ける必要がある。 [28]。 症状が発現したら、mpox の疑いのある患者は自己隔離して検査を受ける必要があります。 また、この渡航審査政策の有効性も評価しました（追加ファイル） 1：セクションS8）。
局地的な発生確率の推定
Hartfield らの基本再生産数 ({R}_{0}) と過剰分散パラメータ (k) の関数としての発生確率の解析解に従う [29] (追加ファイル 1: セクション S9) では、中国本土の高リスク集団に 1 つの初期感染者が導入された場合の、mpox 発生確率の範囲を ({R}_{0}) の範囲が 1.1 ～ 2.0 で、分散パラメータ ( k) は 0.1 から 1.2 の範囲です (図 4a）。 Kwok らが行った最近の研究によると、2022 年の mpox 流行における ({R}_{0}) の最良の推定値は 1.8 です。 [30]そして、中国の MSM における性的パートナーの数の負の二項分布を当てはめることにより、妥当な分散パラメーター (k) 0.88 を検討しました。 [31, 32] (追加ファイル 1：図S4）。 ({R}_{0}) = 1.8 および (k) = 0.88 の場合、国境検査プロセスで見逃された輸入 mpox 症例の数によって発生確率がどのように変化するかを調査しました (図 1)。 4b）。 緊急ワクチン接種がアウトブレイクの可能性を防ぐ効果を理解するために、緊急ワクチン接種によって提供される保護を表す ({R}_{t}) を使用しました。 この関係は ({R}_{t}={R}_{0}times S) として表すことができます。ここで、S は、mpox に感染しやすい人口の割合を表します。 米国における 1/2 回投与の MPOX ワクチン接種のさまざまな VE の複雑さを無視しました。 [33, 34]。 高リスク集団の 20% が効果的にワクチン接種を受けていると単純に仮定したため、 ({R}_{t}) = 1.46 となります。
中国での流行に対する航空旅行と活動的なMSM人口規模の寄与を調査する
2023 年 6 月から 11 月にかけて、中国では一定の流行が発生しました。 私たちは、州ごとに報告された月次のmpox症例数を抽出し、Huらによって推定された州レベルでの航空旅行量と活動的なMSM人口規模の寄与を証明するために一般化線形モデルを実装しました。 [35]。 これら 2 つのメトリクスの順列と相互作用を使用してモデル化しました。
すべての分析は R (バージョン 4.1.1、R Foundation for Statistical Computing、ウィーン、オーストリア) で行われました。 https://www.r-project.org/）。
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#中国本土におけるmpox輸入のリスクとその後の発生の可能性遡及的統計モデリング研究 #貧困による感染症
2024-02-29 04:43:57