context: Evidencia para el modelo de convergencia: La emergencia de la gripe aviar altamente patógena (H5N1) en Viet Namhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4580613/SHA: ee5b43d20a640664510cb7a540caaae4a8e19933Autores: Saksena, Sumeet; Fox, Jefferson; Epprecht, Michael; Tran, Chinh C.; Nong, Duong H.; Spencer, James H.; Nguyen, Lam; Finucane, Melissa L.; Tran, Vien D.; Wilcox, Bruce A. Fecha: 2015-09-23DOI: 10.1371/journal.pone.0138138Licencia: cc-byAbstract: Sobre la base de una serie de revisiones que primero definieron y llamaron la atención sobre las enfermedades infecciosas emergentes (EID), se propuso el “modelo de convergencia” para explicar la causalidad multifactorial de la aparición de enfermedades. El modelo en general hipotetiza la aparición de enfermedades por la coincidencia de factores genéticos, físicos, ambientales, ecológicos y sociales. Desarrollamos y probamos un modelo de la aparición de gripe aviar altamente patógena (HPAI) H5N1 basado en supuestos factores de convergencia que están asociados principalmente con el cambio de uso de la tierra. Basándonos en estudios estadísticos geoespaciales previos que identificaron factores de riesgo naturales y humanos asociados con la urbanización, añadimos nuevos factores para probar si los mecanismos causales y los paisajes patógenos Nuestros hallazgos sugieren que la urbanización combina espacialmente factores de riesgo para producir determinados tipos de paisajes periurbanos con un riesgo de emergencia significativamente mayor de la IAPAP H5N1. El trabajo destaca que las áreas periurbanas de Viet Nam tienen mayores niveles de densidades de pollo, diversidades de tamaño de manadas de patos y gansos, y fracción de tierra bajo arroz o acuicultura que las zonas rurales y urbanas. También encontramos que la diversidad de uso de la tierra, una medida sustitutiva para la posible mezcla de poblaciones de acogida y otros factores que probablemente influyen en la transmisión viral, mejora significativamente la previsibilidad del modelo. Del mismo modo, paisajes donde se encontraron formas intensivas y extensas de superposición de la producción de aves de corral con mayor riesgo. Estos resultados apoyan la hipótesis de convergencia en general y demuestran el potencial de mejorar la prevención y el control de la EID mediante el análisis geoespacial de estos factores junto con los programas de vigilancia Texto: Dos décadas después del informe seminal del Instituto de Medicina [1] reconoció las enfermedades novedosas y reemergentes como una nueva categoría de amenazas microbianas, la naturaleza perpetua e inesperada de la aparición de enfermedades infecciosas sigue siendo un desafío a pesar de los avances significativos de la investigación clínica y biomédica [2]. La gripe aviar altamente patógena (HPAI) (subtipo H5N1) es la enfermedad pandémica de reciente aparición más importante desde el VIH/SIDA. Su erupción en el sudeste asiático en 2003-4 y posterior propagación mundial a más de 60 países se ajusta a la compleja definición de sistemas de "sorpresa" [3]. En este mismo año que la OIM había publicado su informe final sobre las amenazas microbianas que destacó la contención exitosa de H5N1 en Hong Kong en 1997 [4], brotes masivos ocurrieron en el sudeste asiático donde sigue siendo endémica, junto con el Delta del Nilo de Egipto. Desde 2003, HPAI H5N1 ha matado millones de aves de corral en países de Asia, Europa y África, y 402 humanos han muerto de ella en dieciséis países según datos de la OMS en enero de 2015. La amenaza de una pandemia que resulta en millones de casos humanos en todo el mundo sigue siendo una posibilidad [5]. Lederberg et al. [1] señalaron en primer lugar la multiplicidad de factores que impulsan la aparición de enfermedades, que más tarde se elaboraron y describieron en términos del'modelo de convergencia' [6]. El modelo propone que los eventos de emergencia se precipitan por la intensificación de los factores biológicos, ambientales, ecológicos y socioeconómicos. Joshua Lederberg, la mayor fuerza intelectual detrás de los estudios resumió diciendo "Las inestabilidades ecológicas surgen de las maneras en que alteramos el ambiente físico y biológico, los inquilinos microbianos y animales (incluidos los humanos) de estos ambientes, y nuestras interacciones (incluidas las intervenciones higiénicas y terapéuticas) con los parásitos" [6]. Combinando tales factores dispares y conceptos asociados de la biomedicina, la ecología y las ciencias sociales en un único marco sigue siendo difícil de alcanzar.Un enfoque sugerido ha sido emplear la teoría de sistemas socioecológicos que intenta capturar el comportamiento de los llamados'sistemas naturales-humanos acoplados', incluyendo la inevitable aparición inesperada de nuevas enfermedades, ellas mismas una de las "propiedades emergentes" de sistemas adaptativos complejos (CAS) [7, 8]. El modelo de convergencia puede adaptarse así incorporando la dinámica de las transformaciones urbanas, agrícolas y de ecosistemas naturales propuestas con este Estas interacciones multifacéticas asociadas, incluyendo retroalimentaciones que afectan a comunidades ecológicas, hospedadores y poblaciones de patógenos, son los impulsores inmediatos de la aparición de enfermedades. Los brotes iniciales de IAAP H5N1 en Vietnam representan una oportunidad ideal para adaptarse y probar un modelo de convergencia CAS. El riesgo de emergencia debe ser mayor en las áreas urbanas que se transforman más rápidamente, las zonas periurbanas donde las mezclas de usos urbanos-rural, modernos-tradicionales de la tierra y la cría de aves de corral coinciden más intensamente. Específicamente, hemos supuesto una asociación positiva entre la presencia de brotes de IAAP en aves de corral en el nivel comunal y: 1) áreas periurbanas, según lo definido por Saksena y otros [9], 2) diversidad de uso de la tierra, y 3) coubicación de sistemas intensivos y extensos de aves de corral. Utilizamos la presencia o ausencia en el nivel comuna Vietnam experimentó su primer brote de HPAI H5N1 a finales de 2003, desde entonces, ha habido cinco olas y brotes esporádicos registrados a lo largo de los años [10, 11]. Decidimos estudiar la primera ola (Ola 1) que terminó en febrero de 2004 y la segunda ola (Ola 2) que se produjo entre diciembre de 2004 y abril de 2005. Utilizamos datos del Censo Agrícola de Viet Nam 2006 para desarrollar una clasificación de la urbanicidad que utilizó datos recogidos en un solo punto en el tiempo (2006) pero a través del espacio (10.820 comunas) para inferir procesos de cambio (urbanización, diversificación del uso de la tierra e intensificación de las aves de corral) [9]. Las 58 provincias de Vietnam (sin contar las 5 provincias urbanas que están gobernadas centralmente) se dividen en distritos rurales, ciudades provinciales y ciudades. Una comuna de Viet Nam es, por tanto, la subdivisión administrativa de tercer nivel, compuesta por aldeas/hamlets. Con el fin de simplificar, en adelante utilizaremos el término "comuna" para referirse a la unidad administrativa más pequeña, ya sea una comuna, ciudad o barrio. Hemos incluido factores de riesgo documentados en trabajos anteriores. También hemos tratado de entender las diferencias, si las hay, en la dinámica de riesgo a diferentes escalas; comparando los riesgos a escala nacional con los de dos zonas agroecológicas subnacionales. Para ello hemos elegido estudiar los deltas del río Rojo y del río Mekong, puntos calientes bien conocidos de la enfermedad. Por lo tanto, hemos realizado dos conjuntos de análisis (ondas 1 y 2) para tres lugares (nación, Delta del río Rojo y Delta del Mekong) que producen un total de 6 análisis de lugares de onda. Los datos sobre brotes se obtuvieron de la base de datos pública del Departamento de Sanidad Dadas las dinámicas altamente complejas de las epidemias y en consonancia con las tendencias metodológicas recientes, utilizamos múltiples enfoques de modelado-paramétricos y no-paramétricos con enfoque en el análisis espacial. Utilizamos tanto modelos orientados al "lugar" que pueden tener en cuenta variaciones en factores como políticas y administración, como modelos orientados al "espacio" que reconocen la importancia de la proximidad física en el fenómeno natural [12]. Muy pocos estudios empíricos han intentado determinar si la urbanización está relacionada con brotes de EID o si la urbanización está asociada principalmente con otros factores relacionados con brotes de EID. Un problema inmediato que enfrentan los investigadores es definir lo que es rural, urbano y transitorio (es decir, periurbano). Algunos estudios han utilizado definiciones administrativas oficiales de áreas urbanas y rurales, pero este enfoque es limitado en su rompidez [13]. Otros estudios priorizaron la densidad de la población humana como un sustituto satisfactorio [11, [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20], pero este enfoque ignora el importante hecho de que la densidad no es un factor de riesgo si va acompañada de una infraestructura suficiente para manejar a la población. Spencer [21] examinó la urbanización como una característica no lineal, utilizando variables a nivel familiar como los servicios de agua y saneamiento. Encontró evidencia de que el aumento de la diversidad en las fuentes de abastecimiento de agua y la infraestructura de saneamiento estaban asociados con mayores incidencias de IAAP. Estos estudios utilizaron una definición limitada de urbanización que carecía de una caracterización bien definida de la periurbanización. Si bien estos estudios muestran diferencias en la naturaleza rural/urbana de las comunidades en el espacio y el tiempo, se han limitado a estudios observacionales de pequeña a mediana escala; y no han logrado distinguir entre los diferentes niveles de "ruralidad".Quizá el modelo más conocido de periurbanización es el concepto de McGee de desakota (Indonesiano para "pueblo-ciudad") [26]. McGee identificó seis características de las regiones desakota: 1) una gran población de pequeños cultivadores; 2) un aumento de las actividades no agrícolas; 3) una fluidez extrema y movilidad de la población; 4) una mezcla de usos de la tierra, agricultura, industrias artesanales, desarrollo suburbano; 5) una mayor participación de la fuerza de trabajo femenina; y 6) "zonas grises", donde el grupo de actividades informales e ilegales [26]. Saksena et al. [9] se basaron en los conceptos y datos desakota de McGee Este estudio identificó y mapeó las 10.820 comunas, la unidad administrativa más pequeña para la que se recopilan datos, como núcleo rural, periurbano, urbano o urbano. Este proyecto utilizó la clasificación Saksena para evaluar asociaciones entre clases de urbanismo, otros factores de riesgo y brotes de IAAP. Los investigadores han estimado que casi el 75% de las enfermedades zoonóticas están asociadas con cambios en la cubierta terrestre y el uso de la tierra (LCLUC) [27, 28]. LCLUC, como la periurbanización y la diversificación agrícola, suelen dar lugar a paisajes más diversos y fragmentados (número de cubiertas o usos de la tierra por unidad de tierra). La importancia del patrón paisajístico, incluyendo la diversidad y los procesos asociados, que equivalen al tamaño y distribución del hábitat de las especies de acogida, y por lo tanto la dinámica de transmisión de patógenos es axiomática, aunque los mecanismos específicos dependen La fragmentación del paisaje produce ecotonas, definidas como bordes abruptos o zonas de transición entre diferentes sistemas ecológicos, que se consideran que facilitan la aparición de enfermedades al aumentar la intensidad y frecuencia del contacto entre las especies de acogida [31] Además, la fragmentación del hábitat natural tiende a interrumpir y degradar los procesos naturales, incluidas las interacciones entre especies que regulan las densidades de especies oportunistas que pueden servir de huéspedes competentes [32], aunque no está claro si la reducción de la diversidad de especies aumenta necesariamente la transmisión de patógenos [33]. Rara vez se ha relacionado la investigación con la diversificación del uso de la tierra a los puntos finales de salud en los seres humanos o el ganado; este estudio intenta vincular la diversidad del uso de la tierra con los brotes de HPAI H5N1. Como se teorizó von Thünen en 1826 [34], gran parte de esta demanda se satisface en granjas cercanas a las ciudades [35], muchas de ellas en zonas en proceso de periurbanización [26]. Debido a la globalización del comercio de aves de corral, las granjas avícolas a gran escala que crían miles de aves se han expandido rápidamente en el sudeste asiático y compiten con los pequeños agricultores de patios traseros existentes [36]. Las operaciones de gran escala (15.000 a 100.000 aves) siguen siendo raras en Viet Nam (sólo 33 comunas tienen una instalación de este tipo). Por otro lado, las empresas nacionales y multinacionales suelen contratar agricultores para criar entre 2.000 y 15.000 aves. Estudios recientes han examinado el papel relativo de los sistemas extensos (de patio) y los sistemas intensivos [15, [17] [18] [19] 37]. En gran parte de Asia hay a menudo una Los expertos han sugerido que, desde la perspectiva de la bioseguridad, la colocalización de sistemas extensos e intensivos es un factor de riesgo potencial [38]. Los sistemas intensivos permiten la evolución del virus (por ejemplo, la baja gripe aviar patogénica a la IAAP) y la transformación, mientras que los sistemas extensos permiten la persistencia y la circulación del medio ambiente [39]. Estudios anteriores de poblaciones de pollos como factor de riesgo han distinguido entre sistemas de producción-pollos nativos, pollos de jardín; densidad de manadas; pollos comerciales, pollos de engorde y densidad de capas, etc. [15, [17] [18] [19] 37]. Sin embargo, en aislamiento, ninguno de estos métricas de aves de corral basadas en el número y/o la densidad mide adecuadamente el alcance de la colocalización de sistemas intensivos y extensos en cualquier lugar dado. Los sistemas intensivos y extenso Un índice de diversidad del número relativo de sistemas intensivos y extensos de cría de aves de corral puede estimar mejor el efecto de dicha coubicación; este estudio intenta vincular un índice de diversidad ganadera con la presencia o ausencia de brotes de IAAP H5N1 a nivel comunal. Este estudio investigó para las 10.820 comunas de Viet Nam un amplio conjunto de variables socioeconómicas, agrícolas, climáticas y ecológicas relevantes para la gestión de aves de corral y la transmisión y persistencia del virus IAAP. Muchas de estas variables se identificaron a partir de estudios anteriores de IAAP (revisados en Gilbert y Pfeiffer [40] ). Se incluyeron tres variables novedosas basadas en hipótesis generadas por este proyecto. Todas las variables fueron medidas o agregadas al nivel comunal. Las variables novedosas fueron:• Grado de urbanización: Utilizamos la clasificación de urbanismo desarrollada por Saksena et al. [9] para definir el carácter urbano de cada El marco de clasificación se basa en cuatro características: 1) porcentaje de hogares cuyos ingresos principales son la agricultura, la acuicultura y la silvicultura; 2) porcentaje de hogares con formas modernas de retretes; 3) porcentaje de tierras en la agricultura, la acuicultura y la silvicultura; y 4) índice normalizado de vegetación diferenciada (NDVI). La clasificación en tres sentidos permitió realizar pruebas para las respuestas no lineales y no monotónicas. • diversidad del uso del suelo: se midió la diversidad del uso del suelo utilizando el índice de diversidad Gini-Simpson [41]. El índice de diversidad Gini-Simpson se da por 1- Utilizamos las siguientes cinco clases de uso de la tierra: cultivos anuales, cultivos perennes, bosques, acuicultura y tierras edificadas (incluidos usos diversos) para los que se recogieron datos en el Censo Agrícola de 2006; la zona de la última clase se calculó como la diferencia entre la superficie total y la suma de las cuatro primeras clases; se enumeran las siguientes variables según su función en la introducción, transmisión y persistencia de enfermedades, aunque algunos de estos factores pueden tener múltiples funciones. • Transmisión relacionada con la población humana. Densidad de población humana [11, 14-16, 18, 19, 44, 45]. • Comercio y mercado de aves de corral. Se supuso que las ciudades eran lugares de comercio activos [10, 18, 37, 44, 46]. Así, la distancia a la ciudad más cercana se utilizó como indicador del comercio de aves de corral. Por lo tanto, la distancia a la carretera nacional más cercana y a la carretera provincial b) fue utilizada como indicador de infraestructura de transporte. • Introducción y amplificación de enfermedades. Las densidades de pollo se calcularon en base al área comunal [15, 19, 37, 49]. • Hosterías intermedias. Se calcularon densidades de patos y gansos utilizando el área comunal total [11, 19, 49]. Como estudios previos han mostrado un vínculo entre la recolección en campos de arroz por patos y brotes, también se calculó la densidad de patos utilizando sólo la zona bajo arroz. • Factores de riesgo agroecológicos y ambientales. Estudios previos han demostrado que el alcance del cultivo de arroz es un factor de riesgo, principalmente debido a su asociación con patos de libre alcance que actúan como carroñeros [10]. Utilizamos el porcentaje de tierras bajo cultivo de arroz como medida de extensión. La intensidad de cultivo de arroz es La extensión de la acuicultura es un factor de riesgo conocido [10], posiblemente debido a que las masas de agua ofrecen rutas de transmisión y persistencia del virus; el porcentaje de tierras acuícolas se utilizó como medida; la proximidad a las masas de agua aumenta el riesgo de brotes [47, [50] [51] [52], posiblemente aumentando la posibilidad de contacto entre aves acuáticas silvestres y aves de corral domésticas; se midió la distancia entre la comuna y la más cercana: a) lago y b) río; las variables climáticas -temperatura media anual y precipitación anual- se han asociado con cambios significativos en el riesgo [48, 53]. La elevación, que se asocia con tipos de cubierta terrestre y agricultura, ha demostrado ser un factor de riesgo significativo en Vietnam [10]. El Índice Topográfico Compuesto (ICT, también conocido como Índice Topográfico de Humedad) es una medida de la tendencia del agua a la piscina. Estudios realizados en Tailandia y en otros lugares [54] han demostrado que la extensión del agua superficial es un factor de riesgo fuerte, posiblemente debido al papel del agua en la transmisión a largo plazo y la persistencia del virus. En ausencia de datos fiables y baratos sobre la extensión del agua superficial, utilizamos el CTI como sustituto. El CTI se ha utilizado en los Modelos Ecológicos de Nicho (ENM) de HPAI H5N1 [55, 56]. Sin embargo, dada la naturaleza de los estudios de ENM, el efecto del CTI como factor de riesgo se ha desconocido hasta ahora. El CTI se ha utilizado como factor de riesgo en el estudio de otras enfermedades infecciosas y no infecciosas [57]. Algunos estudios han demostrado que en escalas locales, la pendiente del terreno (un componente de la ITC) se correlaciona significativamente con el dominio de las especies de reservorio [58]. La ITC es una función tanto de la pendiente como de la zona de aporte aguas arriba por unidad de ancho ortogonal a la dirección del flujo. La ITC se calcula de la siguiente manera: ITC = ln (A s / (tan (β)) donde; A s = Valor de Área calculado como ((acumulación de flujo + 1) Ã (área de píxeles en m 2) y β es la pendiente expresada en radianes [59). Aunque estudios previos han indicado que el Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación (NDVI) es un factor de riesgo [10, 20, 55, 60, 61], no lo incluimos explícitamente en nuestros modelos, ya que el índice de Se obtuvieron datos a nivel comunal sobre brotes de IAAP H5N1 de la base de datos de acceso público del Departamento de Sanidad Animal [10]. Viet Nam experimentó sus primeras grandes oleadas epidémicas entre diciembre de 2003 y febrero de 2006 [10]. Decidimos estudiar la primera ola (ola 1) que terminó en febrero de 2004 y la segunda ola (ola 2) que se produjo entre diciembre de 2004 y abril de 2005. En la Ola 1, el 21% de las comunas y en la Ola 2, el 6% de las comunas experimentaron brotes. Utilizamos datos del Censo de Población de Viet Nam de 1999 para estimar la población humana por comuna. Nos basamos en datos de dos Censos Agrícolas de Viet Nam. Esta encuesta se realiza cada cinco años que abarcan todos los hogares rurales y los hogares periurbanos que poseen explotaciones. Así, se incluyen cerca de tres cuartas partes de todos los hogares del país. Los contenidos de la encuesta incluyen el número de hogares en las principales actividades de producción, población, mano de obra clasificada por sexo, edad, cualificación, empleo y fuente de ingresos; tierras agrícolas, forestales y acuícolas utilizadas por hogares clasificados por fuente, tipo, área de cultivo para cada tipo de cultivo; y equipo agrícola por finalidad; encuestas a nivel comunal incluyen información sobre infraestructura rural, a saber, electricidad, transporte, estaciones médicas, escuelas; fuente de agua dulce, comunicación, mercados, etc. Se recopilan datos económicos detallados para las grandes explotaciones agrícolas. Utilizamos el Censo de Agricultura de 2006 para la mayoría de las variables porque las tres primeras oleadas epidémicas ocurrieron entre los censos agrícolas de 2001 y 2006, pero fueron más cercanas a tiempo al censo de 2006 [10]. Sin embargo, para los datos sobre el número de aves de corral se utilizaron los datos del Censo de Agricultura de 2001 porque entre 1991 y 2003 la población avícola creció a una tasa Sólo a mediados de 2008 la población avícola regresó cerca de los niveles preepidémicos, por lo que consideramos que los datos de población avícola del censo de 2001 eran más representativos. Agregamos los datos de los hogares del censo al nivel comunal. Una clasificación de tres vías de la transición rural-urbana se basó en un estudio conexo [9]. Se obtuvieron datos de raster sobre la temperatura media anual y la precipitación de la base de datos World-Clim y se convirtieron en datos de nivel comunal. Las variables bioclimáticas se compilaron a partir de los valores mensuales de temperatura y precipitación e interpolaron a superficies a 90 metros de resolución espacial [62]. Esta base de datos pública proporciona datos sobre las condiciones climáticas medias del período 1950-2000. La elevación se generó a partir de los modelos de elevación digital SRTM 90 metros (DEM) adquiridos del Consorcio de Información Espacial (CGIAR-CSI). Los datos del Índice Topográfico Compuesto (ITC) se generaron utilizando la Caja de Herramientas de Geomorfometría y Métrica Gradient para Arc-GIS 10.1. Antes del análisis de factores de riesgo, se limpiaron los datos identificando valores ilógicos para todas las variables y luego se les asignaba un valor faltante o se ajustaban los valores. Los valores ilógicos ocurrieron principalmente (menos del 1% de los casos) para variables relacionadas con el suelo, como el porcentaje de suelo comunal bajo un tipo particular de uso del suelo. Luego se probó cada variable para la normalidad utilizando el software BestFit (Palisade Corporation). Se encontró que la mayoría de las variables seguían una distribución logarít-normal y se utilizó una transformación logarítmica en ellas. Luego se examinaron las correlaciones bivariadas entre todos los factores de riesgo (o su transformación logarítmica, según el caso 0.5 (r es el coeficiente de correlación de Pearson). Cuando dos factores de riesgo estaban altamente correlacionados, se optó por incluir el que no había sido estudiado adecuadamente explícitamente en modelos de riesgo publicados previamente. En particular, se excluyó a) elevación (correlacionado con la densidad de población humana, densidad de pollo, densidad de pato, porcentaje de tierra bajo el arroz, temperatura anual e índice topográfico compuesto), b) densidad de población humana (correlacionado con la elevación e ITC), c) densidad de pollo (solo a nivel nacional, correlacionado con la ITC), d) densidad de pato y ganso (correlacionado con la elevación, densidad de pollo, porcentaje de tierra bajo el arroz, índice de diversidad de uso de la tierra e ITC), e) temperatura anual (correlacionado con la elevación e ITC) y f) intensidad de cultivo (correlacionado con el porcentaje de tierra bajo el arroz). Teniendo en cuenta la importancia de la autocorrelación espacial en tales epidemias, se utilizaron dos enfoques de modelado: 1) Modelo Lineal Generalizado de varios niveles (GLMM) y 2) Árboles de Regresión Impulsada (BRT) [63, 64] con un término autorregresivo [65]. GLMM es un enfoque orientado al "lugar" que es adecuado para analizar el efecto de agrupaciones administrativas, mientras que BRT es un enfoque orientado al "espacio" que explica los efectos de la proximidad física. Comenzamos por derivar un término autorregresivo promediando la presencia/ausencia entre un conjunto de vecinos definidos por el límite de autocorrelación, ponderado por el inverso de la distancia euclidiana [65]. El límite de la autocorrelación de la variable de respuesta se obtuvo del rango del correlograma espacial (h) [66]. Para determinar qué variables predictivas incluir en los dos modelos, se realizó un modelo de regresión logística por separado para cada uno de ellos, pero se incluyó el término autorregresivo cada vez. Finalmente se incluyeron sólo aquellas variables cuyo coeficiente tenía un valor de significación p 0,2 (en al menos una combinación de lugar de onda) y se notó el signo del coeficiente. Esta elección del valor p para el cribado de factores de riesgo es común en estudios similares [15, 18, 45, 67]. Utilizamos un GLMM de dos niveles (comunes anidados bajo distritos) para tener en cuenta los efectos aleatorios para un área influenciada por sus vecinos, y por lo tanto, estudiamos el efecto de la autocorrelación espacial. Utilizamos errores estándar robustos para las pruebas de efectos fijos. Este método fue desarrollado recientemente y aplicado ampliamente para la predicción de la distribución en diversos campos de la ecología [63, 64]. Es ampliamente utilizado para el modelado de la distribución de especies donde sólo se conocen los sitios de ocurrencia de la especie [68]. El método ha sido aplicado en numerosos estudios para predecir la distribución de la enfermedad HPAI H5N1 [16, 51, [69] [70] [71]. BRT utiliza árboles de regresión y algoritmos de impulso para adaptarse a varios modelos y los combina para mejorar la predicción mediante la realización de bucle iterativo en todo el modelo [63, 64]. La ventaja de BRT es que aplica procesos estocásticos que incluyen componentes probabilísticos para mejorar el rendimiento predictivo. Utilizamos árboles de regresión para seleccionar variables predictivas relevantes e impulsar para mejorar la precisión en un solo árbol. El proceso secuencial permite que los árboles se ajusten iterativamente a Dos parámetros importantes especificados en el modelo BRT son la tasa de aprendizaje (lr) y la complejidad de los árboles (tc) para determinar el número de árboles para una predicción óptima [63, 64]. En nuestro modelo utilizamos 10 conjuntos de entrenamiento y puntos de prueba para la validación cruzada, una complejidad de los árboles de 5, una tasa de aprendizaje de 0,01 y una fracción de bolsa de 0,5. Otras ventajas de BRT incluyen su insensibilidad a la colinealidad y respuestas no lineales. Sin embargo, en aras de la coherencia con el método GLMM, optamos por eliminar predictores que estaban altamente correlacionados con otros predictores y hacer transformas de logs cuando era necesario. En los modelos GLMM utilizamos p 0,05 para identificar factores de riesgo significativos. Las prestaciones predictivas de los modelos fueron evaluadas por el área bajo la curva (AUC) de la curva característica de operación del receptor (ROC). El AUC es una medida del ajuste global del modelo que varía de 0,5 (evento de oportunidad) a 1,0 (ajuste perfecto) [72]. Una comparación del AUC con otras métricas de precisión concluyó que es la medida más robusta del rendimiento del modelo porque se mantuvo constante en una amplia gama de tasas de prevalencia [73]. Utilizamos los Criterios de Información Akaike corregidos (AICc) para comparar cada modelo GLMM con y sin su respectivo conjunto de predictores fijos. Utilizamos la versión 21 del SPSS (IBM Corp., Nueva York, 2012) para GLMM y R versión 3.1.0 (The R Foundation for Statistical Computing, 2014) para el BRT. Para el cálculo del correlograma espacial se utilizó el paquete spdep de R. Las catorce variables predictivas que modelamos (ver tablas) se encontraron significativamente asociadas con brotes de HPAI H5N1 (p 0.2) en al menos una combinación de lugar de onda basada en análisis univariado (pero incluyendo el término autorregresivo) (Tabla 1). Se encontró que la diversidad de uso del suelo, densidad de pollo, diversidad de tamaño de manadas de aves de corral y distancia a la carretera nacional tienen asociaciones significativas en cinco de las seis combinaciones de lugar de onda. la potencia de los modelos GLMM, medida por el AUC, es muy buena con valores AUC que van de 0,802 a 0,952 (Tablas 2-7 ). La potencia predictiva de los modelos nacionales fue mayor que la de los modelos delta. La potencia predictiva de los modelos BRT es buena, con AUCs que van de 0,737 Los modelos BRT también tuvieron una mejor potencia predictiva a nivel nacional que a nivel delta. Estos valores son más altos que los reportados para la Ola 1 (AUC = 0,69) y la Ola 2 (AUC = 0,77) por Gilbert et al. [11]. Tanto Gilbert et al. [11] y este estudio encontraron que a nivel nacional el rendimiento predictivo para la Ola 2 fue mayor que el de la Ola 1. La Ola 2 afectó principalmente al Delta del río Mekong. Estudios anteriores indicaron que la densidad del pato era un predictor importante [11] ; sin embargo, nuestros resultados indicaron que la diversidad del tamaño del rebaño de patos era un predictor más importante que la densidad del pato. Ambos modelos GLMM y BRT encontraron que la precipitación anual era un factor significativo. El modelo GLMM indicó una asociación negativa; similar a lo encontrado por estudios en China [51] y en el En general, el papel de la precipitación fue mucho más significativo en los deltas que en el conjunto del país. El riesgo relativo (RR) no ajustado de las zonas periurbanas en comparación con las zonas no periurbanas fue de 1,41 y 1,60 para las Olas 1 y 2, respectivamente. En términos de urbanidad, se encontró que la densidad de pollo, el porcentaje de tierra bajo arroz, el porcentaje de tierra bajo acuicultura, la diversidad del tamaño de las manadas de patos y gansos, y el Índice Topográfico Compuesto (CTI) era más alto en las zonas periurbanas (Fig 1a-1e). También se encontró que la diversidad de uso de la tierra era mayor en las zonas rurales, pero las zonas periurbanas tenían niveles de diversidad sólo marginalmente inferiores (Fig 1f). Sin embargo, la variable urbanística por sí sola no se asoció significativamente con la HPAI H5N1 en ningún lugar según el modelo GLMM, excepto en el nivel urbano del Delta del Río Rojo para la Ola 2 y en el Delta del Río Mekong para la Ola 1. El modelo BRT clasificó la urbanicidad como una de las variables menos influyentes. Se encontró que la diversidad de uso de la tierra se asoció significativamente con la HPAI H5N1 en ambas olas para Viet Nam según el modelo GLMM, pero en el nivel del delta la asociación fue significativa sólo para la Ola 2 en el Delta del Río Mekong. El modelo BRT indicó que la diversidad de uso de la tierra influyó altamente en la HPAI H5N1 a nivel nacional en la Ola 2. Tanto los modelos GLMM como BRT indicaron que la diversidad del tamaño de rebaño de pollo tenía una fuerte asociación con HPAI H5N1 para ambas ondas a nivel nacional, lo cual se encontró generalmente en los niveles delta con algunas excepciones.La diversidad del tamaño de rebaño de pato y ganso también se asoció significativamente con HPAI H5N1 en todos los lugares, pero las asociaciones fueron mucho más fuertes en la Ola 2 que en la Ola 1. El modelo GLMM indicó que el CTI tenía una asociación muy fuerte con HPAI H5N1 a nivel nacional en ambas ondas, aunque esto no era cierto en los dos deltas. El CTI es un índice de humedad en estado estable utilizado comúnmente para cuantificar el control topográfico en procesos hidrológicos. Los números de acumulación en áreas planas, como los deltas, son muy grandes; por lo tanto, el CTI no era una variable relevante en el modelo GLMM El modelo BRT sin embargo indicó que el CTI tuvo una influencia media a baja en todas las ondas y lugares. Encontramos efectos de agrupamiento espacial muy altos como lo indica el hecho de que en todas las ondas y lugares el modelo BRT encontró que el término autocorrelación espacial tiene el rango más alto de influencia. Como se esperaba, la influencia relativa del término autocorrelación a nivel nacional fue mayor (60-78%) que en los niveles delta (14-35%). En los modelos GLMM encontramos que el Criterio de Información Akaike (AIC) usando todo el conjunto de 14 variables es mucho menor que los AICs de un modelo GLMM sin efectos fijos, lo que indica que aunque los efectos de agrupamiento fueron significativos, nuestra teoría impulsó variables predictoras mejoró el rendimiento del modelo. Una limitación del uso de métodos de vigilancia para la variable dependiente (brotes puercos) es que los datos pueden tener sesgos Es posible la sub-reporte/detección en áreas rurales en comparación con áreas periurbanas. Creemos que la urbanicidad y la distancia más corta a los factores de riesgo de la ciudad más cercanos sirven como proxys ásperos para reportar/detectar eficiencia. Estudios anteriores han tendido a utilizar la densidad de población humana como un indicador para este propósito. En nuestro estudio encontramos una fuerte asociación entre la densidad de población humana y la urbanicidad. Pero reconocemos que una variable categórica como la urbanicidad puede proporcionar menos sensibilidad que una variable continua como la densidad de población humana en este contexto específico. Este estudio exploró la validez de un modelo general para la emergencia de enfermedades que combina el'modelo de convergencia' de la OIM [6] y el modelo de sistemas socioecológicos [7, 8], para investigar el caso específico de la IAP en Vietnam. Buscamos probar las hipótesis de que las medidas de urbanización, diversificación del uso Nuestros resultados apoyan generalmente la hipótesis de que las transformaciones del sistema socio-ecológico están asociadas a brotes de H5NI en aves de corral.Los resultados presentados aquí destacan tres hallazgos principales: 1) cuando se tienen en cuenta factores de riesgo relevantes, la urbanización no es generalmente un factor de riesgo independiente significativo; pero en paisajes periurbanos convergen factores de emergencia, incluyendo mayores niveles de densidades de pollo, diversidades de tamaño de manada de patos y gansos, y fracción de tierra bajo arroz o acuicultura; 2) paisajes de alta diversidad de uso de la tierra, variable no considerada previamente en estudios espaciales de HPAI H5N1, tienen un riesgo significativamente mayor para brotes de HPAI H5N1; al igual que 3) paisajes donde se coubican formas intensivas y extensas de producción avícola. [17] Las áreas periurbanas encontradas en Indonesia se asociaron significativamente con casos de IAPH H5N1, incluso basados en modelos multivariables. Sin embargo, nuestro estudio intentó asociar tanto la IAPH H5N1 con el grado de urbanidad y determinar las características de las áreas periurbanas que las ponen en riesgo. Cuando estas características (es decir, densidades de pollo, diversidades de tamaño de manada de patos y gansos, y la fracción de tierra bajo arroz o acuicultura) se incluyen en modelos multivariados, el papel de la variable de urbanización per se disminuye. Encontramos en los principales deltas del río en Viet Nam (Río Rojo y Mekong), la urbanización no tenía asociación significativa con la IAPH5N1. Esto puede deberse a que los deltas son más homogéneos, en términos de urbanización, que el país en su conjunto. Este es el primer estudio en examinar la diversidad del uso de la tierra como factor de riesgo para la IAAP H5N1. Medidos por el Índice de Diversidad Gini-Simpson de las cinco clases de uso de la tierra sobre las que se recogieron datos en el Censo Agrícola de Viet Nam de 2006, y la presencia o ausencia de brotes de IAAP a nivel comunal, nuestros resultados indican una fuerte asociación entre la diversidad del uso de la tierra y la IAAP H5N1 a nivel nacional y en el Delta del río Mekong. Esta métrica capta tanto la variedad de hábitats como la complejidad del patrón geoespacial probablemente asociado a la intensidad de transmisión. Nuestros resultados son similares a los observados por estudios de otras EID utilizando métricas de fragmentación (por ejemplo [75] [76] [77]. Este es uno de los pocos estudios, sin embargo, para vincular la fragmentación del paisaje a Los estudios anteriores se han centrado en factores de producción de aves de corral, como el tipo de especie, el tamaño de las manadas y el grado de comercialización (por ejemplo, [15, [17] [18] [19]. Este estudio amplía esos hallazgos al proporcionar pruebas de que cuando los sistemas intensivos y extensos de producción de pollo y/o pato y gansos coexisten en la misma comuna, la comuna experimenta un mayor riesgo de brote de enfermedad. Los estudios futuros deben examinar los mecanismos biológicos causales en este contexto. Sugerimos que los datos censales nacionales (en particular los censos agrícolas) compilados a nivel local proporcionan información valiosa que no está disponible a partir de datos de teleobservación (como las densidades de aves de corral) o requieren una gran cantidad de mano de obra para mapear a escala nacional a mayor escala (diversidad del uso de la tierra). Sin embargo, estudios futuros podrían examinar la correlación entre una métrica basada en censos y las métricas derivadas de la teleobservación utilizadas para medir la abundancia proporcional de cada tipo de cubierta terrestre dentro de un paisaje [78]. Vietnam está relativamente avanzado en la disponibilidad de datos censales nacionales digitales y agrícolas en un formato que puede vincularse a los límites administrativos. Mientras que otras naciones están empezando a desarrollar capacidades similares, a corto plazo la aplicación de este método a otros países puede ser limitada. En última instancia, tanto los datos censales como los datos de teleobservación pueden utilizarse independientemente para trazar el mapa de la transición urbana y la diversidad de uso de la tierra; sin embargo, estos instrumentos pueden proporcionar sus mayores conocimientos cuando se utilizan juntos. Otra contribución importante de este estudio fue el descubrimiento de la importancia de la CTI. Hasta ahora, la CTI sólo se había utilizado en estudios de modelización ecológica de nichos de HPAI H5N1; el papel Nuestro estudio, el primero en utilizar la CTI como factor de riesgo, encontró que tuvo una gran influencia positiva en el riesgo de la HPAI H5N1 a nivel nacional. Estudios anteriores han destacado el papel de la extensión de agua superficial en la persistencia y transmisión del virus de la HPAI H5N1. Estos estudios midieron la extensión de agua superficial como área cubierta por el agua, magnitud de inundaciones estacionales, distancia al cuerpo de agua más cercano, u otras variables que a menudo son difíciles de mapear utilizando datos de teleobservación, especialmente para estudios de área grande. CTI por otro lado tiene el potencial de servir como excelente sustituto que puede ser fácilmente medido en una base de datos SIG. Los modelos nacionales y regionales (delta) difirieron considerablemente, tanto en términos de rendimiento como de factores de riesgo significativos. Esto sugiere que la dinámica de riesgo a nivel comunal depende fuertemente del rango espacial de análisis, consistente con otro estudio en el Delta del Mekong [61]. Aunque el modelo de ese estudio incluyó inicialmente tres docenas de factores de riesgo comúnmente conocidos, los factores de riesgo significativos se limitaron a la densidad de manadas de aves de corral, proporción de hogares con electricidad, mediana NDVI reescalonada de mayo a octubre, densidad de búfalos y rendimiento de batata. Otro estudio en el Delta del Río Rojo [79] encontró que, además de las métricas típicas de densidad de aves de corral, sólo la presencia de comerciantes de aves de corral era significativa. Especulamos que para las regiones más pequeñas, especialmente para las zonas calientes conocidas, los factores de riesgo relevantes son los que reflejan las fuerzas motrices a corto plazo como el comercio de aves de corral, la presencia de mercados de aves vivas y mercados húmedos Para mejorar el rendimiento de los modelos en las regiones más pequeñas se necesitarían parámetros altamente refinados y matizados para el comercio de aves de corral, la infraestructura vial, las masas de agua, etc.-datos que normalmente no están disponibles a través de encuestas censales. Las diferencias entre los modelos nacionales y regionales sugieren que nuestros resultados pueden informar a los planificadores que toman decisiones en diferentes niveles jerárquicos de jurisdicción: nacional, regional y local. Nuestro estudio tiene el potencial de fundamentar el diseño de futuras investigaciones relacionadas con la epidemiología de otras EIDs en Viet Nam y en otros lugares. Por ejemplo, especulamos que en el sudeste asiático, la encefalitis japonesa, cuya transmisión está asociada con el cultivo de arroz y el riego por inundaciones [80], también puede mostrar una fuerte asociación con la periurbanización. Del mismo modo, el virus Hantaan, la causa de la fiebre hemorrágica coreana, está asociado con el ratón de campo Apodemus agrario y la cosecha de arroz en los campos donde están presentes los roedores [80]. Nuestro trabajo ha demostrado que el porcentaje de tierra bajo el arroz en las zonas periurbanas y rurales es similar. Por lo tanto, las enfermedades asociadas con la producción de arroz son propensas a pico en las zonas periurbanas debido a otros factores de riesgo como la diversidad de uso de la tierra, la CTI y la distancia a la infraestructura. Nuestros hallazgos de diversidad del tamaño de manadas de aves de corral también pueden ser relevantes para entender la dinámica de otras infecciones relacionadas con aves de corral como la enfermedad de Newcastle. Por último, estos resultados sugieren la validez de un modelo general de aparición de enfermedades zoonóticas que integra el modelo de convergencia de la OIM con los sistemas socioecológicos y el marco EID propuestos Los resultados del proyecto cuestionan si la dicotomía de uso de la tierra urbana/rural es útil cuando grandes áreas y partes de la población se encuentran atrapadas entre ambas. Los planificadores necesitan mejores herramientas para trazar el mapa de la transición rural-urbana, y para entender cómo la naturaleza específica de los entornos periurbanos crea un riesgo elevado para la salud que requiere la adaptación de las prácticas de planificación, uso de la tierra y desarrollo existentes.
question: ¿Cuál es la ventaja del método de árbol de regresión potenciado?
answers.text: La ventaja de BRT es que aplica procesos estocásticos que incluyen componentes probabilísticos para mejorar el rendimiento predictivo.