——大型学术专著《狂犬病》最新版新增的第二章

　　  目前国际上关于狂犬病最权威最全面的大型学术专著《狂犬病的科学基础和管控（RABIES: SCIENTIFIC BASIS OF THE DISEASE AND ITS MANAGEMENT）》，简称《狂犬病(Rabies)》。该书被誉为有关狂犬病的百科全书。该书初版于2002年，第2版和第3版分别出版于2007年和2013年。其最新版（第4版）于2020年5月出版，共有22章，732页。与前一版相比，最新版新增了两章，体现了近十年来狂犬病研究领域的重要进展。

原书内容丰富，本博客在过去三年多的时间里曾陆续对此书的部分内容进行过译介。今天继续译介此书较旧版新增的两章之二：第20章－犬狂犬病毒传播动力学的建模。

本章目录：

1. 引言

  1.1. 狂犬病毒传播动力学建模的历史

  1.2. 犬狂犬病模型的主干（backbone）

  1.3. 如何模拟狂犬病毒的传播?

2.  现有模型研究

  2.1. 优点和局限性

3.  模型与数据之间的差距

  3.1. 咬伤数据

  3.2. 实验室确诊病例数据

  3.3. 序列数据

  3.4. 犬类种群和疫苗接种数据

4. 结论

第20章－犬狂犬病毒传播动力学的建模(Modeling)(11)

20.4.  结论

模型研究结合数十年的经验证据表明，犬的疫苗接种是控制犬狂犬病的最佳干预策略。随着全球实施国家狂犬病控制规划的势头日益增强，研究应超越在理想化群体中比较疫苗接种和其他策略，而应将模型与实地数据联系起来，以确定精准的干预策略。迄今为止，大多数工作都集中在研究控制的努力和识别动力学驱动因素(通常不使用数据)，而控制影响的研究很少与基于经验数据的分析联系起来(即，解释观察到的模式或估计关键参数的研究，参见 https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818705-0.00020-0 上的补充图S2，以了解现有研究的总体情况)。模型的目标应该是整合这些问题并测试特定的疫苗接种策略，例如环形疫苗接种（ring vaccination ）或建立基于地理障碍的控制走廊，就像欧洲为野生动物狂犬病所实施的那样。

根据模型和数据估计的关键参数包括传播异质性(在继发性病例分布中捕获)、扩散核（dispersal kerne）和引入率(包括如何区分正在进行的本地传播与输入病例)。将监测模型整合到动力学模型中可以进一步确定必要的监测要求，以核实是否可能免于疾病，并为有关停止和缩减控制工作的政策决定提供信息。重要的是，模型可以预测这些需求在消除时间线上可能发生的变化。鉴于在产生高质量犬狂犬病监测数据方面存在的挑战，这些模型还可用于解释报告不足，并确定进行稳健推断所需的最低检测水平。结合流行病学和遗传学数据的系统动力学方法是解决这里的许多问题的有希望的途径。至关重要的是，在这一领域取得进展将需要强有力的监测系统和来自各种群体的具有代表性的数据。

各国在消除狂犬病方面取得了不同的进展，有些国家缺乏可操作的全国性控制政策，有些国家处于消除的最后阶段。现在，我们的任务是建立灵活的模型：能够捕捉狂犬病动力学和控制在消除时间轴上的影响。确定控制工作的实施需要改进的地方和方式，并实现这种改进，将需要科学家、从业者和决策者之间更加密切的合作。

可获得的数据和代码

所有用于生成图形和补充文件的数据和代码，以及文献综述的参考书目都可以在https://github.com/mrajeev08/ModelingChapter.er上在线获得。

（本章全文完）

相关链接：

Anthony R. Fooks & Alan C. Jackson主编，《RABIES: SCIENTIFIC BASIS OF THE DISEASE AND ITS MANAGEMENT（狂犬病的科学基础和管控）》，简称《狂犬病(Rabies)》。该书最新版（第４版）共有22章，732页，由Elsevier Inc.旗下的学术出版社（Academic Press）出版。

Rabies - 4th Edition (elsevier.com)Rabies | ScienceDirect

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