Как Бразилия сканирует лихорадки денге и чикунгунью ✛

Оригинал: "Large-scale Epidemiological modeling: Scanning for Mosquito-Borne Diseases Spatio-temporal Patterns in Brazil"
arXiv:2407.21286 · 2024-07-31 · CC BY 4.0 · 1 мин
За 14 лет собраны данные о 18 567 эпидемиях денге и 2 199 эпидемиях чикунгуньи во всех 5 570 муниципалитетах Бразилии.

Рыбак забрасывает сеть в мутную воду и вытаскивает рыбу. Примерно так работает Episcanner: он просеивает 14 лет записей о болезнях и выуживает каждую вспышку лихорадки в каждом муниципалитете Бразилии. С 2010 по 2023 год сеть поймала 18 567 эпидемий денге и 2 199 эпидемий чикунгуньи. Раньше такие данные собирали по кусочкам, и сравнить север с югом было трудно. Теперь вся рыба в одной лодке.

Каждая эпидемия получает паспорт: сколько человек заражает один больной, когда наступает пик, как долго длится болезнь. Для денге средняя длительность эпидемии — 26,6 недели, то есть больше полугода. Чикунгунья немного короче — 25,5 недели. Но это средние цифры по стране, а на деле картина пёстрая, как чешуя.

На севере Бразилии эпидемии денге длятся дольше, чем на юге. В некоторых северных штатах вспышка может тянуться почти год, а на юге — затухать за пару месяцев.

Почему так? Эпидемии разносят комары, а их активность зависит от температуры и дождей. Когда океан тёплый (Эль-Ниньо), эпидемии наступают раньше. Когда океан холодный (Ла-Нинья), то позже. Тёплый океан словно подгоняет комаров.

Теперь у органов здравоохранения есть открытый набор данных, и они могут планировать, где и когда расставить ловушки для комаров или запасти лекарства. Рыбак не просто хвастается уловом — он показывает, в каком месте реки лучше закинуть сеть в следующий раз.

Средняя длительность эпидемии денге в Бразилии составляет около 27 недель, то есть более полугода. При этом в северных штатах эпидемии могут длиться почти год, а на юге — всего пару месяцев.

J(t) = L - L[1 + \alpha e^{b(t-t_j)}]^{-1/\alpha}
Описывает рост числа случаев во время эпидемии; L — итоговый размер, t_j — пиковая неделя, alpha и b — параметры формы.
R_0 = \frac{1}{1-\alpha}
Показывает, как из формы кривой эпидемии получается R0 — среднее число заражений от одного больного.
Понятия
эпидемическая модель эпидемия многомерный индекс ЭНСО Ниньо 4 весенний барьер предсказуемости энсо IRI индекс Эль-Ниньо межгодовая изменчивость