r. shirzad
-
لپتوسپیروز یا تب شالیزار یکی از بیماری های مشترک انسان و حیوان و با پراکندگی بالا در جهان است و به عنوان یک مشکل مهم بهداشت عمومی در ایران شناخته شده است. ترکیب علم همه گیرشناسی و سیستم اطلاعات مکانی این قابلیت را فراهم می نماید که بتوان مناطق تحت خطر بروز بیماری را مشخص نمود و با انجام فعالیت های پیشگیرانه همچون اطلاع رسانی و آموزش همگانی، بتوان از توسعه بیماری جلوگیری کرده و درنهایت آن را ریشه کن کرد. هدف این مطالعه بررسی کارایی روش های مختلف تولید داده های عدم حضور در مدل سازی بیماری لپتوسپیروز است که در تحقیقات پیشین درنظر گرفته نشده است تا درنهایت بتوان مدل سازی دقیق تری از شیوع این بیماری در استان های شمالی کشور به دست آورد. در این تحقیق از پنج روش متفاوت نقاط شبه عدم حضور تولید و با چهار روش شبکه عصبی مصنوعی، مدل تعمیم یافته خطی، جنگل تصادفی و گرادیان تقویتی مدل ریسک بیماری در منطقه مطالعه تولیدشده است. نتایج نشان داده است که روش اعمال محدودیت فیزیکی با بافر به شعاع 10 کیلومتر با مناسب ترین روش برای تولید داده های شبه عدم حضور بوده است. در نهایت مدل ایجاد شده که دارای بهترین ارزیابی در آماره TSS با مقادیر 0.76، 0.87، 0.84، 0.82 برای مدل های شبکه عصبی مصنوعی، مدل خطی تعمیم یافته، جنگل تصادفی، گرادیان تقویتی بوده به عنوان بهترین خروجی درنظر گرفته شده است.
کلید واژگان: لپتوسپیروز، تب شالیزار، سیستم اطلاعات مکانی، مدل سازی پراکنش بیماری، داده های شبه عدم حضورLeptospirosis is a common zoonosis disease with a high prevalence in the world and is recognized as an important public health drawback in both developing and developed countries owing to epidemics and increasing prevalence. Because of the high diversity of hosts that are capable of carrying the causative agent, this disease has an expansive geographical reach. Various environmental and social factors affect the spread and prevalence of the disease. The combination of epidemiology and Geospatial Information System plus using Ecological niche modeling provides the ability to identify areas at risk of disease, then predict the risk map of the disease for other regions by using relevant environment variables, and prevent and eventually eradicate the disease by conducting constructive activities such as increasing public awareness with education. In this study, using land use, environmental, and climate variables and taking advantage of the occurrences of the disease between 2009 and 2018, the risk level of Leptospirosis was modeled in three provinces of Gilan, Mazandaran, and Golestan based on ecological perspective. For modeling, highly correlated variables and also variables with high multicollinearity were identified and omitted. Because in ecological modeling regions to represent the absence of disease is required in addition to the presence and since these areas are not available, the second objective of this study was to evaluate the efficacy of different methods of generating pseudo-absence data in modeling leptospirosis. Finally, more accurate modeling of the prevalence of the disease in the northern provinces of the country can be obtained. Therefore, after selecting suitable variables for modeling, first, based on five methods (completely random generation of points in the study area, applying physical constraints with buffer at two radii of 5 and 10 km the generating points outside of designated buffer, applying environmental constraints by implementing two models of one-class support vector machine and BIOCLIM and generating points in unsuitable areas defined by these two models) pseudo-absence points representative of disease absence points in the study area were produced. Next, four models of Artificial Neural Network, Generalized Linear Model, Random Forest, and Gradient Boosting Machine were deployed to produce the disease risk in the study area. BIOMOD2 package in the R programming language was applied for modeling. The results showed that applying physical constraints with buffers yields the most reliable performance in comparison to the other three methods. Finally, the constructed model that performed best in TSS Statistics (with values of 0.76, 0.87, 0.84, 0.82 for Models of Artificial Neural Network, Generalized Linear Model, Random Forest, and Gradient Boosting Machine) was considered as the final output. Between all deployed models, Artificial Neural Network delivered the worst performance and had the most unstable results. Based on the risk-map of leptospirosis, central regions of Mazandaran and Gilan province, especially rural areas of Layl, Asalam, Eslam Abad, Chahar-deh, and Lafmejan have very high values of risk. Measures need to be made to reduce the high rate of Leptospirosis incidence in these regions. Furthermore, yearly precipitation was considered the most influential variable for the distribution of Leptospirosis.
Keywords: Leptospirosis, Geographic Information System, Disease Distribution Modelling, Pseudo-absence -
بیماری لپتوسپیروز که در ایران بیشتر با نام تب شالیزار شناخته می شود، امروزه به عنوان یکی از شایع ترین بیماری های مشترک میان انسان و دام) زیونوزها) می باشد که از آن به عنوان یک بیماری فراموش شده و درعین حال بااهمیت یاد می شود. این بیماری با عوامل محیطی ازجمله آب وهوا، پوشش زمین و ارتفاع و حتی عوامل اقتصادی-اجتماعی مانند وضعیت بهداشت محل سکونت و شغل وابستگی شدیدی دارد. با کمک سیستم اطلاعات مکانی و قابلیت های پیشرفته آن می توان با تولید نقشه های پیش بینی ریسک، برای شناسایی مناطق تحت خطر شیوع بیماری ها به تصمیم گیران بهداشت عمومی کشور کمک شایانی نمود. هدف این مطالعه شناسایی میزان تاثیر فاکتورهای محیطی بر روی الگوی شیوع لپتوسپیروز به منظور تولید نقشه پیش بینی ریسک در کل ایران می باشد. این امر با کمک آمار بیماری در یک دوره ده ساله از سال های 2009 تا 2018 به صورت نقطه ای و با به کارگیری قابلیت های سیستم اطلاعات مکانی و سنجش ازدور و هم چنین الگوریتم حداکثر آنتروپی (MAXENT) به عنوان یک روش مدل سازی کارآمد و با دقت، صورت گرفته است. فاکتورهای به کاررفته شامل بارندگی، ارتفاع، پوشش زمین، شاخص پوشش گیاهی نرمال شده، میانگین دما، بیشینه دمای ماهیانه، شیب، آب های سطحی و نقشه مناطق جابه جایی می باشد. نتایج این تحقیق نشان داد که علاوه بر سه استان شمالی ایران، مناطق شمال غربی و غرب کشور نیز از خطر شیوع این بیماری در امان نیستند. بارش و ارتفاع به عنوان دو پارامتر اصلی تاثیرگذار در توزیع حال حاضر لپتوسپیروز شناخته شدند و در مقابل شیب و آب های سطحی مشارکت نزدیک به صفر در مدل به عنوان کم تاثیرترین فاکتورها محاسبه شدند. در این مطالعه نقشه های پیش بینی ریسک برای شیوع بیماری لپتوسپیروز به نمایش گذاشته شده است که می تواند به منظور کنترل و پیشگیری شیوع این بیماری نه تنها برای سه استان شمالی کشور بلکه برای تمام ایران مورداستفاده قرار گیرد.
کلید واژگان: لپتوسپیروز، تب شالیزار، Maximum Entropy Model، مدل سازی مکانی، جک نایف، سیستم اطلاعات مکانیThe global burden of leptospirosis as a fatal zoonotic disease is increasing all over the world [1]. As there is not any significant decrease in yearly reported cases trend in Iran and potential spatial distribution of leptospirosis remain unknown in national level, we tried to figure out the geographic distribution pattern of leptospirosis in all parts of Iran. The aim of this study is producing leptospirosis risk map by analyzing relations between disease data reported by the Ministry of Health and nine environmental factors, for a period of 2009 to 2018, using Geospatial Information System (GIS) and Remote Sensing (RS) capabilities and Maximum Entropy (MAXENT) model. Altitude, precipitation, average temperature, maximum temperature, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land cover, displacement (roads, railways and border entrance points), slope and water areas with 1km * 1km resolution were entered to the model as contributing factors, and patients home locations were used as disease incidence points. ArcGIS 10.6.1 and ENVI 5.3 were used to prepare the nine factors for analysis and interpretation of the results. To create the potential distribution, MAXENT as an ecological niche model was used which is a method that its performance in disease distribution modelling has been proved [2,3]. An advantage of this model is that variables can be either continuous or categorical and can be run for even less than 100 points as incidence data [2]. In this study, 60 percent of disease data was selected randomly for training and other 40 percent was applied as test data. Jackknife manipulation technique was performed to investigate the contribution of each variable in model. Our findings on spatial pattern of leptospirosis at least hint that except north parts of Iran that obviously are most vulnerable areas to the leptospirosis outbreaks, west parts of Iran specially Kermanshah are not safe from the spread of the disease, so health policy makers should consider these areas for monitor and control programs specially after severe rainfall or flood in spring and summer. Jackknife results showed that precipitation and altitude by 43.5 and 37 percent contribution, are the two major factors for risk prediction of leptospirosis. On other hand, maximum temperature, water areas and slope have not meaningful impact on incidence of leptospirosis. Land cover with 11.9%, NDVI with 4%, average temperature with 1.3% and displacement with 1.1% were participated in the model. Also, yearly models have been created for years between 2009 to 2018 to investigate that how parameters contributions change over years. Results showed that the incidence rate was related to altitude around 40% for all these ten years, but precipitation contribution percentage is fluctuating over years. Response curves showed a direct relation between incidence rate of disease and precipitation which means more rainfall causes more incidence. It also showed that altitudes around zero are the most suitable height condition on current distribution of leptospirosis. Also, the landcover output curve showed that Post-flooding or irrigated croplands, artificial surfaces and associated areas, mosaic forests or shrublands and grasslands are the most suitable landcovers for incidence of leptospirosis. To assess the model efficiency, Receiver Operating Characteristic (ROC) was employed. The Area under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for training data and test data was 0.956 and 0.955, respectively.
Keywords: Geo-spatial Information System, Leptospirosis, MAXENT Model, Spatial Modeling, Jackknife, Ecological Niche Modeling
- در این صفحه نام مورد نظر در اسامی نویسندگان مقالات جستجو میشود. ممکن است نتایج شامل مطالب نویسندگان هم نام و حتی در رشتههای مختلف باشد.
- همه مقالات ترجمه فارسی یا انگلیسی ندارند پس ممکن است مقالاتی باشند که نام نویسنده مورد نظر شما به صورت معادل فارسی یا انگلیسی آن درج شده باشد. در صفحه جستجوی پیشرفته میتوانید همزمان نام فارسی و انگلیسی نویسنده را درج نمایید.
- در صورتی که میخواهید جستجو را با شرایط متفاوت تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مطالب نشریات مراجعه کنید.