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背景：ジカウイルス（ZIKV）感染はパンデミックであり、公衆衛生の緊急事態です。それは、主にネッタイシマカ、蚊によって伝染します。現在、治療がないことに照らして、蚊の繁殖を促進して生存する気象条件などの可能な危険因子を観察する際に、ZIKV感染の拡大を早期に防ぐための効果的なベクター制御プログラムを開発することが重要です。 方法：この研究は、2015年1月から2016年12月からコロンビアの32の部門の間で毎日の気象測定と毎週のZIKV感染症症例を収集しました。この研究では、分散ラグ非線形モデルを適用して、Zikaウイルス感染の数と気象測定の数との関連性を推定し、空間的および時間的変動を制御しました。モデルの数週間で20ラグで、最大3つの気象因子を調べました。 結果：平均湿度、総降雨量、および最高気温は、他の気象因子よりもZIKV感染の発生を予測可能でした。私たちのモデルは、それぞれ最大15、14、および20週間までの発生に対する平均湿度、総降雨量、および最高気温の大幅な遅れの影響を検出できます。空間分析では、ZIKVの重大な脅威を持つ12の部門が特定され、これらの高リスク部門のうち8つは赤道と6°Nの間にありました。アウトブレイクの予測は、特定された高リスク部門でもうまく機能しました。 結論：我々の結果は、気象因子がZIKVの流行を予測するために使用できることを示しています。特に風土病地域では、ZIKV感染を防ぐために、早期警告監視システムを構築することが重要です。
背景：ジカウイルス（ZIKV）感染はパンデミックであり、公衆衛生の緊急事態です。それは、主にネッタイシマカ、蚊によって伝染します。現在、治療がないことに照らして、蚊の繁殖を促進して生存する気象条件などの可能な危険因子を観察する際に、ZIKV感染の拡大を早期に防ぐための効果的なベクター制御プログラムを開発することが重要です。 方法：この研究は、2015年1月から2016年12月からコロンビアの32の部門の間で毎日の気象測定と毎週のZIKV感染症症例を収集しました。この研究では、分散ラグ非線形モデルを適用して、Zikaウイルス感染の数と気象測定の数との関連性を推定し、空間的および時間的変動を制御しました。モデルの数週間で20ラグで、最大3つの気象因子を調べました。 結果：平均湿度、総降雨量、および最高気温は、他の気象因子よりもZIKV感染の発生を予測可能でした。私たちのモデルは、それぞれ最大15、14、および20週間までの発生に対する平均湿度、総降雨量、および最高気温の大幅な遅れの影響を検出できます。空間分析では、ZIKVの重大な脅威を持つ12の部門が特定され、これらの高リスク部門のうち8つは赤道と6°Nの間にありました。アウトブレイクの予測は、特定された高リスク部門でもうまく機能しました。 結論：我々の結果は、気象因子がZIKVの流行を予測するために使用できることを示しています。特に風土病地域では、ZIKV感染を防ぐために、早期警告監視システムを構築することが重要です。
BACKGROUND: Zika virus (ZIKV) infection is a pandemic and a public health emergency. It is transmitted by mosquitoes, primarily the Aedes genus. In light of no treatment currently, it is crucial to develop effective vector control programs to prevent the spread of ZIKV infection earlier when observing possible risk factors, such as weather conditions enhancing mosquito breeding and surviving. METHODS: This study collected daily meteorological measurements and weekly ZIKV infectious cases among 32 departments of Colombia from January 2015-December 2016. This study applied the distributed lag nonlinear model to estimate the association between the number of ZIKA virus infection and meteorological measurements, controlling for spatial and temporal variations. We examined at most three meteorological factors with 20 lags in weeks in the model. RESULTS: Average humidity, total rainfall, and maximum temperature were more predictable of ZIKV infection outbreaks than other meteorological factors. Our models can detect significantly lagged effects of average humidity, total rainfall, and maximum temperature on outbreaks up to 15, 14, and 20 weeks, respectively. The spatial analysis identified 12 departments with a significant threat of ZIKV, and eight of those high-risk departments were located between the Equator and 6°N. The outbreak prediction also performed well in identified high-risk departments. CONCLUSION: Our results demonstrate that meteorological factors could be used for predicting ZIKV epidemics. Building an early warning surveillance system is important for preventing ZIKV infection, particularly in endemic areas.
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