कंप्यूटर मॉडलिंग की भविष्यवाणी की है, जहां टीके सबसे अधिक जरूरत है — ScienceDaily


शोधकर्ताओं ने एक मॉडल विकसित किया है कि अनुमान कर सकते हैं क्षेत्रीय रोग बोझ और प्रभाव के टीकाकरण के अभाव में भी मजबूत निगरानी डेटा, एक अध्ययन में eLife का पता चलता है ।

रिपोर्ट, मूल रूप से प्रकाशित 26 मई, क्षेत्रों पर प्रकाश डाला गया है कि होता है सबसे बड़ा लाभ की शुरुआत से एक टीकाकरण कार्यक्रम में वायरस के खिलाफ, जापानी इन्सेफेलाइटिस (जेई). यह बारी में गाइड तर्कसंगत मूल्यांकन के लिए लागत और लाभ के टीकाकरण, और समर्थन policymaker के फैसले पर आवंटित टीके.

JE है एक वायरल संक्रमण मस्तिष्क के मच्छरों से फैलता. यह स्थानिकमारी वाले है में एशिया-प्रशांत क्षेत्र के देशों के साथ, तीन अरब लोगों में संक्रमण के जोखिम के अनुसार विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ). केवल एक छोटी संख्या के संक्रमण के लक्षण हैं (एक से लेकर 25 में एक करने के लिए 1000 में), लेकिन लोगों के साथ रोगसूचक संक्रमण के एक उच्च जोखिम है मौत (लगभग एक से तीन में उन लोगों के संक्रमित). जो लोग बच रहे हैं अक्सर के साथ छोड़ दिया काफी न्यूरोलॉजिकल और मनोवैज्ञानिक लक्षण है ।

वहाँ रहे हैं टीके की एक संख्या के लिए उपलब्ध जेई, लेकिन 2013 में डब्ल्यूएचओ prequalification के लिए दिया गया था एक नया जेई वैक्सीन की आवश्यकता है कि केवल एक एकल खुराक, सस्ता है का उत्पादन करने के लिए और सुरक्षित है, पिछले की तुलना में टीके. इस का नेतृत्व करने के लिए एक महान वृद्धि में टीकाकरण एशिया में. हालांकि, इस रोग के व्यापक प्रसार भर में कई देशों में, यह नहीं किया गया है करने के लिए संभव अनुमान के प्रभाव इन vaccinations पर रोग बोझ है ।

“टीकाकरण सबसे प्रभावी तरीका है की रोकथाम, लेकिन यह तय करना मुश्किल है, जहां यह लागू किया जाना चाहिए या अनुमान लगाने के लिए मात्रात्मक प्रभाव के बिना अच्छी गुणवत्ता निगरानी डेटा से पहले और टीकाकरण के बाद कहते हैं,” सीसा लेखक ट्रॅन मिन्ह क्वान, जो एक अनुसंधान सहायक ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में नैदानिक अनुसंधान इकाई, वेलकम ट्रस्ट एशिया कार्यक्रम, वियतनाम के समय में, अध्ययन, और अब एक स्नातक छात्र पर नोट्रे डेम विश्वविद्यालय, इंडियाना, अमेरिका. “हम विकसित एक नए दृष्टिकोण का उपयोग कर एक मॉडलिंग विधि उस पर काबू पा की सीमाओं में से कुछ विरल और चर निगरानी डेटा।”

टीम में ले लिया, एक दो कदम दृष्टिकोण करने के लिए उनके विश्लेषण. पहला, वे की समीक्षा की उपलब्ध डेटा के मामलों पर जेई और समूहीकृत इस डेटा के लिए समय है. पर ध्यान केंद्रित करके, यह बाहर ले लिया है अन्य चर की अनुमति दी और टीम के लिए डेटा का विश्लेषण के अनुसार करने के लिए एक सरल नियम है: उच्च दर, संक्रमण के पहले के जीवन में लोगों को संक्रमण अधिग्रहण. फिर, एक मॉडल का उपयोग कर की गणना करता है कि संक्रमण की दर का उपयोग कर उम्र के आधार पर समूहीकृत डेटा, वे उत्पन्न एक मूल्य कहा जाता है सेना के संक्रमण (आई). यह एक विचार देता है की तीव्रता के संचरण के भीतर एक विशेष क्षेत्र में.

दूसरे चरण में, वे इस का इस्तेमाल फोई मूल्य उत्पन्न करने के लिए बीमारी का बोझ में एक विशिष्ट क्षेत्र. जब वे भाग गया, इस विश्लेषण के साथ और बिना डेटा पर टीकाकरण कार्यक्रम के साथ, यह प्रदान की पर एक अनुमान के प्रभाव टीकाकरण की संख्या पर वैश्विक जेई मामलों में तारीख करने के लिए.

इस विश्लेषण से, टीम का अनुमान है कि 2000 के बीच और 2015 में, वहाँ थे लगभग दो लाख मामलों के जेई दुनिया भर में (1,976,238). टीकाकरण के बिना, इस संख्या में किया गया होगा 2,284,012 जिसका अर्थ है कि अधिक से अधिक 300,000 जेई मामलों में रोका गया क्योंकि विश्व स्तर पर टीकाकरण के. चीन उच्चतम बोझ के रोग, लेकिन यह भी लाभान्वित से सबसे बड़ा प्रभाव के टीकाकरण. दूसरे हाथ पर, के लिए अनुमान देशों सहित भारत, वियतनाम और इंडोनेशिया का सुझाव दिया है कि 2015 तक इन देशों में उच्च संचरण तीव्रता और है कि टीकाकरण पहुंचा जा सकता है या शुरू में इन क्षेत्रों में.

“गरीब नैदानिक परिणाम की कमी और एक विशिष्ट उपचार बनाता है जेई की रोकथाम के लिए एक प्राथमिकता कहते हैं,” वरिष्ठ लेखक हन्ना Clapham गया था, जो एक गणितीय महामारी में ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में नैदानिक अनुसंधान इकाई, वेलकम ट्रस्ट एशिया कार्यक्रम, वियतनाम, समय पर अध्ययन बाहर किया गया था, और अब सहायक प्रोफेसर NUS देखा स्वी ओल सार्वजनिक स्वास्थ्य के स्कूल, सिंगापुर.

“हम अनुमान है कि 2015 में वहाँ थे अभी भी 100,000 मामलों के जेई एशिया में प्रत्येक वर्ष, जिसका अर्थ है कि दो-तिहाई के सभी मामलों की इस गंभीर लेकिन टीके रोके रोग नहीं जा रहे थे टल गया. दिया है एक सस्ते टीके अब उपलब्ध है, हमारे परिणाम पहचान करने में मदद मिलेगी क्षेत्रों है कि सबसे अच्छा होगा के लिए लक्षित टीकाकरण भविष्य में.”

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती eLife. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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