多模型方法可以帮助农民准备，含有PEDV爆发
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来自北卡罗来纳州立大学的研究人员采用了一种三种模型方法来追踪猪流行性腹泻病毒（PEDV）的农场蔓延，以及分析这些情景中不同控制策略的功效。该方法可以使农民更积极地防止PEDV的传播并优化他们控制疾病的努力。
PEDV是一种病毒，导致预期的仔猪中的死亡率很高。在美国出现的病毒于2013年，到2014年感染了大约50％的育种畜群。PEDV通过与污染的粪便与污染的粪便有关传播。
“我们希望通过使用实际爆发数据进行比较三种不同的模型来测试他们的效力，”NC州的人口健康和病理生理学助理教授Gustavo Machado说，在NC状态和描述工作的纸质作者的作者。“然后我们可以使用数据来确定每种情况下最好的干预策略。”
团队比较了三种模型。一个是仔猪，由Coauthor Jason Galvis开发的一种新型流行病学建模框架，专门用于模拟猪群的模型疾病。另外两种模型是SIMINF（商业疾病传播模拟器）和流行音乐，由NC州地理空间分析中心开发，以模拟田地和森林内的害虫或病原体的传播。
“主要有两种方法可以涂抹 - 猪之间的猪在同一农场的猪之间，或者当猪从一个农场移动到另一个农场时，”马马德戈说。“我们采摘的每个型号都有不同的实力：仔猪看着每场农场的猪数量和数量的差异来进行预测，Siminf在环境中看待疾病，并且Pops使用数量和环境因素的差异，如温度和环境因素沉淀。”
使用来自三家独立公司的录制PEDV爆发的数据，该团队每周校准模型，并在每个特定的一周中查看哪一个最佳地表现。
“虽然流行总体上是最准确的，但每个型号都有自己的优点或缺点，”马马德多说。“我们在这里做的是类似于气象学家模型天气数据的方式，使用不同的模型具有不同的优势来为我们提供更多的灵活性。我们每周校准模型并预测，我们将使用最新数据中最佳的模型。“
该团队分析了模型的预测能力与疾病控制策略相结合，如畜群闭合，疫苗接种和生物安全措施。他们估计，通过结合建模和控制协议，农场可以看到播种场爆发的76％降低至89％，镀金农场爆发的33％至61％。
“这是一种灵活的方式，让农民在爆发期间保持最新，使他们能够做出决定，”Galvis说。“我们希望能够在疫情之前为农民提供潜在的热点地图，以便他们可以增加监测和抢占疾病的传播。我们的下一步将更加密切地看待感染如何应对特定干预措施。“
研究出现在跨界和新兴疾病并得到了项目＃19-211的猪健康信息中心的支持。Machado实验室中NC州的博士后研究员是第一作者。克里斯琼斯是NC州地理空间分析中心的研究学者，LED开发了POPS模型。Joaquin Prada从萨里大学，U.K.和Minnesota大学的Cesar Corzo也为工作做出了贡献。
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编辑的注释：追随抽象。
“猪流行病毒性腹泻病毒的农场传播动态：短期预测建模比较与控制策略的有效性”
作者：Jason Galvis，Chris Jones，北卡罗来纳州州立大学Gustavo Machado;苏里大学Joaquin Prada，U.K。明尼苏达大学Cesar Corzo
发表：在线跨界和新兴疾病
抽象的：有限地了解猪病的传动动态是预防和控制疾病的重要障碍。因此，农场传播动态之间的理解对于发展疾病预测系统至关重要，以预测将允许猪工业定制控制策略的爆发。我们的目标是通过产生高分辨率地图来预测每周猪流行性腹泻病毒（PEDV）爆发，以确定当前和未来的PEDV高风险区域，并模拟控制措施的影响。开发并比较了三种流行病学传输模型：一种新型流行病学建模框架是专门用于模型疾病，猪群，猪皮和建立在以前开发的生态系统的两种模型;SIMINF（随机疾病扩散模拟）和流行（害虫或病原体蔓延）。这些模型从三个空间相关的猪生产公司校准了真正的每周PEDV爆发。使用曲线下（AUC）下的接收器操作特征区域进行比较模型的预测精度。模型产出与在整个研究期间具有观察到的爆发的一般协议。POPS的AUC为0.80，其次是0.71的猪，SIMINF在0.59时最低。我们的分析估计，畜群封闭率的综合策略，对生活病毒（反馈）和农场生物安全强化的控制暴露，减少了爆发的数量。 On average, 76% to 89% reduction was seen in sow farms, while in gilt development units (GDU) was between 33% to 61% when deployed to sow and GDU farms located in probabilistic high-risk areas. Our multi-model forecasting approach can be used to prioritize surveillance and intervention strategies for PEDV and other diseases potentially leading to more resilient and healthier pig production systems.
