项目名称: 网络模型应用于评价流动人口引发边境地区输入性疟疾的风险研究

项目编号: No.81502858

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 医药、卫生

项目作者: 夏尚

作者单位: 中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所

项目金额: 18万元

中文摘要: 我国已进入疟疾消除阶段,及时发现传染源并有效阻断其可能造成的继发传播是实现消除目标的关键。本项目针对我国边境地区人口流动引起输入性疟疾病例逐年增多的问题,提出一种基于网络的人口流动模拟方法,阐明边境地区疟疾传播过程中流动人口的作用机制。首先,我们将综合分析研究区域内人口、地理、社会和经济等因素及相互间的关系,构建一个人口流动网络,利用重力吸引模型模拟人口流动的时空分布机制。其次,基于疾病传播动力学模型推演研究区域疟疾的时空传播方式,进而评估人口流动导致输入性疟疾及其可能引发本地继发传播的风险。最后,在云南省中缅边境地区进行实证研究,以验证本项目建立的模型及其评价结果,为疟疾消除阶段的防控策略制定提供理论及实践基础。

中文关键词: 输入性疟疾;流动人口;风险评估;网络模型

英文摘要: In order to achieve the goal of malaria elimination in China, it is of crucial importance to monitor the source of infection timely and cut off the possible secondary transmission effectively. This project focuses on the problem of human movement and the consequent imported malaria in China’s border areas. Specifically, we first proposes a geospatial human movement network based on the demographic, social and economic conditions of a region, and then, utilize the principles of gravity law to explore the temporal-spatial patterns of human movement. Secondly, we develop a modified disease transmission dynamics model to evaluate the risk of imported malaria and the possible followed secondary local transmission. Finally, we will carry out a series of empirical studies at the China-Myanmar border areas of Yunnan province, aiming to test and validate our proposed models and methods. Through this project, we can provide a theoretical and practical basis for the development of intervention strategies at the current malaria elimination stage in China.

英文关键词: Imported malaria;Human movement;Risk evaluation;Network-based modeling

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
专知会员服务
116+阅读 · 2022年4月1日
深度学习在路由问题中的最新进展
专知会员服务
18+阅读 · 2022年3月6日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
双碳目标对中国经济的影响及风险挑战,61页ppt
专知会员服务
59+阅读 · 2022年1月17日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年9月21日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年9月1日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
26+阅读 · 2020年11月5日
iOS 15.2.1发布后 苹果停止iOS 15.2的签名验证
威锋网
0+阅读 · 2022年1月21日
【ICIG2021】第十一届国际图象图形学学术会议疫情防控措施
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
好大夫在线在解构服务风险治理方面的实践
AI前线
0+阅读 · 2021年12月10日
NTD的深度研究,为厘清新冠病毒机理提供新方向!
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年11月23日
多因素问题分析时,如何确立各因素权重?
人人都是产品经理
74+阅读 · 2020年3月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Towards Climate Awareness in NLP Research
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月11日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
专知会员服务
116+阅读 · 2022年4月1日
深度学习在路由问题中的最新进展
专知会员服务
18+阅读 · 2022年3月6日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
双碳目标对中国经济的影响及风险挑战,61页ppt
专知会员服务
59+阅读 · 2022年1月17日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年9月21日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年9月1日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
26+阅读 · 2020年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员