地理坐标定位对猴痘病例分布和传播风险分析的作用外文翻译资料

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地理坐标定位对猴痘病例分布和传播风险分析的作用

作者 R Ryan Lash

摘要

背景：关于疾病发生地的地图和基于地理信息系统模型的疾病传播风险预测越来越常见，并且都依赖于疾病的地理坐标数据。对于疾病地理信息数据获取的自动化方法已经被发达国家广泛地应用于丰富的地理空间数据源获取。但是，这些国家运用的方法并不具备地理参考数据的可转移性。特别是当处理历史疾病数据时，没有一个深入的研究。从历史上看，关于个例病例发生地点详细的地理信息已经有被收集和非书面存储，对特定地点使用特殊名称标注。然而历史地理参考数据具有挑战性，因为很难找到一个合适的地理基准数据来匹配相应的地点名称。在这里，我们深入探讨研究通过数值网格坐标（经度和纬度）来提炼原始的疾病发生地类型。这次我们考虑从三个相同的、原始的猴痘疾病发生地数据拓展，通过不同程度的关注和努力来研究：第一种是基于自动网络化服务，第二种在第一种的基础上增加地图和数字地名，第三种基于之前两种并额外提供强大的监控来记录每例病例的各种信息。为了说明这些看似细微的改进数据质量的影响，我们在三组数据的基础上开发了生态模型和猴痘传播风险预测图。

成果：我们发现宏观地理的变化取决于所使用的所使用的地理参照方法类型。一不小心地理参考显示的地区就比在Sahel 地区以及周围的刚果盆地边缘的猴痘潜在传播风险小得多。这些结果对测绘工作的影响，需要对地理参考精密度进行更大的一次性投资。

结论：详细的地理坐标不能被忽视，尽管他是一个耗时耗力的过程。原发性疾病发生地的数据资料存储需要加大投入，需要改进数字地名系统为公共医疗卫生活动提供地图方面的有力支持，尤其是那些地理信息系统建设还比较缺失的发展中国家更应该重视。

第一章 背景

地理坐标参考系是基于地理信息系统的公共卫生数据分析必不可少的第一步。这是一个通过文本描述地理起源并将地理样本转换成数字空间数据（精度和纬度坐标；“地理编码”通常用来指相对简单的增加地理坐标的邮政地址）。地理参考坐标系被概括为下列几点要素：输入档案、引用数据集（例如，地图索引）和一个地理坐标系（使算法标准、正规，并且使引用的数据集与输入的档案匹配）。理想情况下，这是一个需要详细的元数据佐证的过程。

建立地区性的、国家性的公共健康数据的价值是很明确的，它能够分析所有的空间数据。但是，几乎所有的有效率的、可靠的、精确的地理空间参考系都是依赖于同时代的来自于北美和欧洲的一些记录实例，可能因为地理坐标参考系方法在随着引用的可获取的、可靠的数据集的增加而进步。另一方面，我们在进行研究对比三组从乡村蔓延至市中心甚至整个西非的猴痘病毒数据的遗留。

之前已经有过对不同关于公共卫生数据地理坐标系研究的质量评估。针对全球范围内包括非洲的锥体虫病和全球疟疾的数据缺失作出努力。但是，这些研究在地理参考过程中面对着基础数据稀少或质量较差的挑战，他们不提供各种可以指导未来研究需要的疾病地理参考数据的比较方法。

1.1猴痘背景

猴痘病毒最初是在1970年被刚果民主共和国（“DRC”，扎伊尔）鉴定为人类疾病的试剂。在此之前，猴痘病毒只能从圈养猕猴中分离。猴痘临床表现的方式几乎和天花无法分别，所以引起了试图消灭天花的公共卫生官员的极大关注。

1970年到1986年间，人类猴痘病例在整个中亚和西非七个国家被认定作为局部活跃的疾病监测工作的结果。猴痘病例曾经已经在加蓬和刚果确定。甚至在最近，人类猴痘宾度在美国的有限的爆发与来自加纳进口啮齿动物有关，人类的猴痘病例在南苏丹已经确定。

一个猴痘病毒具体的研究议程是在1996年概述了解决猴痘带来的天花根除运动的问题。根据这一计划，在美国和前苏联的世界卫生组织，美国疾病控制中心和莫斯科研究所合作中心提供实验室诊断服务，使猴痘病毒新的信息进行组装病毒试剂。在20世纪70年代到80年代间，这种协同工作就只吃了血清学研究：在1981年至1986年，侦查活动加剧，标本来自刚果，科特迪瓦，塞拉利昂和扎伊尔进行测试。在此期间加强监测的228例在经病毒培养电子显微镜下被确认，只有99例是根据血清学单独被证实，而另外11例在标本被收集之前就死亡。总之，在1970年到1986年，404个人类猴痘病例被记录在案并确认。

在天花根除运动期间，在发现猴痘疑似病例诊断标本之后，世界卫生组织建立了一个系统。工作人员在当地医疗机构负责完成半标准化的情况下，从患者身上立即采集标本。标本和形态都在瑞士和日内瓦，在那里他们被分送到在两个合作中心送往世界卫生组织总部。诊断测试之后，诊断结果的形式可能在实验室产生，也可以把结果送到世界卫生组织总部，或直接发送给现场人员。

在主动监测期间，来自404份确诊的病例信息被汇总为一份数据表。后来，世界卫生组织研究员生成了一份数字的个体病例信息表格；这份包含地理信息的电子表格，是的之后的研究得以继续。该电子表格中包含五种层次的地名字段：国家，地区，区/区，镇，地方。不幸的是，这份世界卫生组织的电子表格中的细节信息的出处并不能得知。2007年，疾病控制中心的研究人员发现，在80年代后期，在多次对正痘病毒的初步研究完成后，疾病预防控制中心实验室很多的诊断记录转换成的缩微胶片和原件可能被破坏。微缩胶片已经被数字化扫描，并转换为PDF格式。来自几个案例的初步对比发现与世界卫生组织的电子表格中的信息有一些矛盾，其中一项是对这项研究的动机。

图1 1970–1986年MPX案例在中部和西部非洲的分布

猴痘生态学和流行病学研究最近活跃的一个领域是基于用来搜索介于定位和病例发生地理环境变量之间的地理信息系统和模块化技术。从历史上看， 早期猴痘研究猴痘病毒和热带森林的关联广泛；后来，大陆规模的生态龛位模型显示，疾病的发生与年平均降水量的关联比土地覆被更强。在刚果盆地内，以精细的空间尺度进行之后的分析，指出回到接近茂密的森林，这可能反映了不同的尺度和分辨率。然而，研究迄今为止没有考虑用作模型的输入，这一点的情况下发生数据的地理参考的质量，虽然看似简单的方法步骤，但却是非常重要的。

在这里，我们测试假设不同程度的投入到地理参考过程中可以引入相当大的偏差到疾病传播的地理模型中。具体来说，我们产生三个地理坐标数据集为基于相同的原世界卫生组织的数据的猴痘疾病发生，但不同的在细节和培育它们衍生。第一个是基于开发，以方便地理参考过程中对生物多样性的数据（“自动数据集”）自动化地理坐标定位模块。这种自动化的方法相近的关注和培育的水平，很多研究人员付出到了这一步，确实超过了一些研究，这都依赖于互联网搜索引擎如谷歌，必应和雅虎地图较高的标准，再加上开放街道地图的贡献。所述第二数据集，或称“工作数据集”，是由总结归纳一套更广泛的地理数据来源细化首次开发的。这种方法探讨如果不是密切意识到一组疾病数据的细微差别的一个可能取得的结果。最终的数据集，或称“科研数据集”，是由地理数据集和传统疾病预防控制中心记录（ “科研数据集” ）合作开发。这种方法代表了对大量的高品质的地理坐标系的全面的研究的产品对我们研究的作用。

为了比较这些方法的结果，我们开发了一种基于每三个发生数据集生态位模型和潜在猴痘分布图，从而可以评估对猴痘传播风险地图的不同地理坐标的方法的影响（这后一种定义对于此特定实例中，由于其环境特征和地理位置作为在一个地点发送的潜在的目的） 。

第二章 方法

2.1 配准

我们使用点半径方法和执行所建议的体系结构的元数据来记录地理参考过程中产生的三个数据集。（1）这种方法捕获的原始数据，信息的血统得以从根源上保留；（2）在地理参考过程中作出所有决定和假设；（3）在一个指定格式和基准下的地理参考坐标；（4）不确定性与地理参考相关联的概要。这种不确定性概要表示不确定的积分中固有的地理参考（例如，一个不完整的描述），在地理参考组件的不确定性（例如，“东5英里”可能是东北部和东南部的4.5和5.5英里之间的任何东西），和在基础地理的不确定性（例如，提及的站点的空间覆盖区域，在匹配地名索引的数据中“多个命中的距离）。它被表示为一个圆的半径，总结各种来源中的地理参考不确定性。我们依靠马尼斯地理参考计算器估计位置的不确定性，并保证误差不大于10公里。

2.1.1 自动数据集

制作自动数据集的方法类似于别处所描述的单级地理坐标的方法。我们采用在Biogeomancer工作台实现自动化的地理参考设施。这是免费的，基于网络平台的自动化，采取了整个电子表格输入数据，并且搜索在国家地理空间情报局（NGA）匹配各地土工网名称服务（GNS）数据库，然后自动计算并填充马尼斯元数据字段。我们的初始输入数据集减至独特文本局部性记录，并把自动化地理参考所产生的国家，州，区，市，地区的记录表提交Biogeomancer。

2.1.2 工作数据集

工作数据集的制作方法是类似于别处描述多级地理坐标的方法，其中我们试图匹配的量令人满意地理参考不是由自动方法产生人工输入数据。起初，初始Biogeomancer输出由一个知识渊博的人在非洲地理（ATP）上进一步进行处理，但没有引入病例报告。使用从Biogeomancer工作台设备输出的自动化（见上文）作为首发，对数据进行进一步探索，完善使用Biogeomancer现场位置信息的初始自动成果，并结合从其他来源的附加信息：地名数据，谷歌地球，和一般的互联网搜索。目的是确定更精确的每个记录的位置，并且能够更准确地描述的不确定性。这个步骤涉及5-30分钟局部性的工作，并将其结果称为我们的“工作”的数据集。

2.1.3科研数据集

用于地理坐标的研究数据的方法来源于先前的两种方法，并且可以表征为一个详细书面审查的迭代。它是从前面的两个方法区分，因为它利用传统的原发病的数据来完善所述输入数据，并且它搜索比在自动化和研究方法中所使用的地理参考更广范围的材料。在疾病预防控制中心的传统形式的情况下修改和完善的输入数据的基础上，该电子表格WHO为包含转录和其他印刷错误的假设提供了依据。附加遗留数据被用于丰富的可用地理参考材料，通过编译的MPX情况下位置的全部历史映射到一个共同的GIS地图文件容易来覆盖和比较不同来源的地理信息。 GNS地理参考数据进一步补充联营图形（ JOG）地形图的参考。

用于产生该数据集的猴痘病例的工作流程是反复的，持久性和反复搜索，有时打开了更多有用的信息。第一步是确定并解决来自WHO的电子表格输入数据和可用的情况下，形式之间的差异。接下来，我们研究提供了相关个案，构建了完善的空间逻辑来识别位置的所有信息。当遇到分歧，不同来源的信息必须优先。我们认为原来的这些形式是最权威的，但这些记录并不适用于所有情况。如果原来这些形式是不可用的，按最早的报告进行优先划分。如果这两种来源证明无益，就对评论文章或边缘标注的信息进行审议。

一旦我们证实了地理信息对于给定的情况下，我们开始寻找一个匹配的参考位置。我们分配一个地理参考一般的策略是使用所有可用的信息源，以找到JOG地图的地方（有时还包括初步GNS搜索）首先搜索JOG地图，其中有最优秀的空间分辨率。如果没有位置可以找到或推测存在，那么对于不太详细的数据资源，以降低精度的使用。为了加快定位JOG地图内感兴趣的领域，GNS进行了磋商，因为它可以通过电子查询。如果找到一个GNS匹配，则可能位置频繁地在记录JOG地图和更精确的坐标证实。如果没有可能匹配的结果在GNS，或者如果多于一个的位置具有相同的地点的名称，从替代数据源的信息来指导搜索。在任何情况下，之前开发的模型（见下文），我们舍弃地区为其不确定性半径超过10公里。

我们评估了对每个基于完整性，位置精度，一致性的地理参考方法的结果的质量，完整性是由可能匹配到的纬度和经度坐标位置的数量来确定，一致性是很难在这项研究中，量化，因为它评估是否地理参考坐标匹配如实那些由当地地名引用。因为本研究是基于对那些不可能重新获取的历史数据，我们衡量一致性的方法是官方地理边界数据中所引用的原始数据记录中的数量。最主要的是由地理坐标定位法确定。

2.2 生态模型的比较

生态模型近些年来已经得到广泛使用，并且也出现了越来越多的相关应用程序，以了解疾病的地理分布信息。我们所使用的方法是一个简单的应用程序，因为这些分析的目的只是为了测试是否不同地理坐标的方法为“在危险中”的MPX传输的识别不同区域。特别是我们开发了基于默认设置使用遗传算法规则集预测，或GARP模型，保存生成100个随机重复模式，而不是20 ，并得出一个共识模型，总结了10个样本与最低的遗漏错误出原来的100个样本。

我们从三个地理参考系中分别分析了已知的猴痘出现的的气候的7个维度在世界气候数据集上绘制。具体来说，我们使用年平均气温，平均日较差，最热月的最高气温，最冷月最低气温，年降水量，以及最潮湿和干燥的月份，来代表在校准模式多元化和不相关的相对环境空间的沉淀。所有分析均在2.5的空间分辨率，这相当于近赤道约6.5公里进行。小生模型结果进行总结的推定适合的条件的地图，并比较由差的计算装置，映射在逐个像素的基础上。

第三章 结果

3.1 在地理参考方法的差异

在404份猴痘记录情况下，世卫组织电子表格来自231特殊的地方，它可能会略有不同的拼写差异被解释为有效条目或

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