Published September 1, 2017
| Version v1
Publication
Open
Modelling H5N1 in Bangladesh across spatial scales: Model complexity and zoonotic transmission risk
Creators
- 1. University of Warwick
- 2. University of Manchester
- 3. Government of Haryana
- 4. Université Libre de Bruxelles
- 5. UNICEF East Asia and Pacific Regional Office
- 6. Food and Agriculture Organization of the United Nations
- 7. Bangladesh Livestock Research Institute
- 8. University of Oklahoma
- 9. Fund for Scientific Research
Description
Highly pathogenic avian influenza H5N1 remains a persistent public health threat, capable of causing infection in humans with a high mortality rate while simultaneously negatively impacting the livestock industry. A central question is to determine regions that are likely sources of newly emerging influenza strains with pandemic causing potential. A suitable candidate is Bangladesh, being one of the most densely populated countries in the world and having an intensifying farming system. It is therefore vital to establish the key factors, specific to Bangladesh, that enable both continued transmission within poultry and spillover across the human-animal interface. We apply a modelling framework to H5N1 epidemics in the Dhaka region of Bangladesh, occurring from 2007 onwards, that resulted in large outbreaks in the poultry sector and a limited number of confirmed human cases. This model consisted of separate poultry transmission and zoonotic transmission components. Utilising poultry farm spatial and population information a set of competing nested models of varying complexity were fitted to the observed case data, with parameter inference carried out using Bayesian methodology and goodness-of-fit verified by stochastic simulations. For the poultry transmission component, successfully identifying a model of minimal complexity, which enabled the accurate prediction of the size and spatial distribution of cases in H5N1 outbreaks, was found to be dependent on the administration level being analysed. A consistent outcome of non-optimal reporting of infected premises materialised in each poultry epidemic of interest, though across the outbreaks analysed there were substantial differences in the estimated transmission parameters. The zoonotic transmission component found the main contributor to spillover transmission of H5N1 in Bangladesh was found to differ from one poultry epidemic to another. We conclude by discussing possible explanations for these discrepancies in transmission behaviour between epidemics, such as changes in surveillance sensitivity and biosecurity practices.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
لا يزال فيروس إنفلونزا الطيور H5N1 شديد الإمراض يشكل تهديدًا مستمرًا للصحة العامة، وقادرًا على التسبب في عدوى لدى البشر الذين يعانون من ارتفاع معدل الوفيات مع التأثير سلبًا في الوقت نفسه على صناعة الثروة الحيوانية. والسؤال الرئيسي هو تحديد المناطق التي من المحتمل أن تكون مصادر لسلالات الأنفلونزا الناشئة حديثًا مع احتمال حدوث جائحة. بنغلاديش هي المرشح المناسب، كونها واحدة من أكثر البلدان كثافة سكانية في العالم ولديها نظام زراعي مكثف. لذلك من الضروري تحديد العوامل الرئيسية، الخاصة ببنغلاديش، التي تمكن من استمرار انتقال العدوى داخل الدواجن وامتدادها عبر الواجهة بين الإنسان والحيوان. نطبق إطار عمل نمذجة على أوبئة H5N1 في منطقة دكا في بنغلاديش، والتي تحدث اعتبارًا من عام 2007 فصاعدًا، والتي أدت إلى تفشي كبير في قطاع الدواجن وعدد محدود من الحالات البشرية المؤكدة. يتكون هذا النموذج من مكونات منفصلة لانتقال الدواجن والانتقال الحيواني المنشأ. باستخدام المعلومات المكانية والسكانية لمزارع الدواجن، تم تركيب مجموعة من النماذج المتداخلة المتنافسة ذات التعقيد المتفاوت على بيانات الحالة المرصودة، مع إجراء استدلال المعلمات باستخدام منهجية Bayesian وجودة الملاءمة التي تم التحقق منها من خلال عمليات المحاكاة العشوائية. بالنسبة لمكون انتقال الدواجن، تبين أن تحديد نموذج الحد الأدنى من التعقيد بنجاح، والذي مكن من التنبؤ الدقيق بالحجم والتوزيع المكاني للحالات في تفشي فيروس H5N1، يعتمد على مستوى الإدارة الذي يتم تحليله. تحققت نتيجة متسقة للإبلاغ غير الأمثل عن المباني المصابة في كل وباء دواجن محل اهتمام، على الرغم من أنه عبر حالات التفشي التي تم تحليلها كانت هناك اختلافات كبيرة في معايير الانتقال المقدرة. وجد مكون انتقال العدوى الحيوانية المصدر أن المساهم الرئيسي في انتقال فيروس H5N1 في بنغلاديش يختلف من وباء دواجن إلى آخر. نختتم بمناقشة التفسيرات المحتملة لهذه التناقضات في سلوك الانتقال بين الأوبئة، مثل التغيرات في حساسية المراقبة وممارسات الأمن البيولوجي.Translated Description (French)
La grippe aviaire hautement pathogène H5N1 reste une menace persistante pour la santé publique, capable de provoquer une infection chez l'homme avec un taux de mortalité élevé tout en ayant un impact négatif sur l'industrie de l'élevage. Une question centrale consiste à déterminer les régions qui sont probablement des sources de nouvelles souches de grippe émergentes susceptibles de provoquer une pandémie. Un candidat approprié est le Bangladesh, qui est l'un des pays les plus densément peuplés du monde et dont le système agricole s'intensifie. Il est donc essentiel d'établir les facteurs clés, spécifiques au Bangladesh, qui permettent à la fois une transmission continue au sein de la volaille et un débordement à travers l'interface homme-animal. Nous appliquons un cadre de modélisation aux épidémies de H5N1 dans la région de Dhaka au Bangladesh, survenues à partir de 2007, qui ont entraîné de grandes épidémies dans le secteur de la volaille et un nombre limité de cas humains confirmés. Ce modèle se composait de composants de transmission de volaille et de transmission de zoonose séparés. À l'aide d'informations spatiales et démographiques sur les élevages de volailles, un ensemble de modèles imbriqués concurrents de complexité variable a été adapté aux données du cas observé, l'inférence des paramètres étant effectuée à l'aide de la méthodologie bayésienne et la qualité de l'ajustement étant vérifiée par des simulations stochastiques. Pour la composante de transmission de la volaille, l'identification réussie d'un modèle de complexité minimale, qui a permis la prédiction précise de la taille et de la distribution spatiale des cas dans les foyers de H5N1, s'est avérée dépendante du niveau d'administration analysé. Un résultat cohérent de signalement non optimal des locaux infectés s'est matérialisé dans chaque épidémie de volaille d'intérêt, bien qu'il y ait eu des différences substantielles entre les épidémies analysées dans les paramètres de transmission estimés. La composante de transmission zoonotique a révélé que le principal facteur de propagation du H5N1 au Bangladesh différait d'une épidémie de volaille à l'autre. Nous concluons en discutant des explications possibles de ces écarts dans le comportement de transmission entre les épidémies, tels que les changements dans la sensibilité de la surveillance et les pratiques de biosécurité.Translated Description (Spanish)
La gripe aviar altamente patógena H5N1 sigue siendo una amenaza persistente para la salud pública, capaz de causar infección en humanos con una alta tasa de mortalidad y, al mismo tiempo, afectar negativamente a la industria ganadera. Una pregunta central es determinar las regiones que son fuentes probables de cepas de influenza recién emergentes con potencial de causar pandemias. Un candidato adecuado es Bangladesh, siendo uno de los países más densamente poblados del mundo y con un sistema agrícola cada vez más intensivo. Por lo tanto, es vital establecer los factores clave, específicos de Bangladesh, que permiten tanto la transmisión continua dentro de las aves de corral como la propagación a través de la interfaz humano-animal. Aplicamos un marco de modelado a las epidemias de H5N1 en la región de Dhaka en Bangladesh, que se produjeron a partir de 2007 y que dieron lugar a grandes brotes en el sector avícola y a un número limitado de casos humanos confirmados. Este modelo consistió en componentes separados de transmisión de aves de corral y transmisión zoonótica. Utilizando información espacial y poblacional de granjas avícolas, se ajustó un conjunto de modelos anidados competidores de complejidad variable a los datos de casos observados, con inferencia de parámetros realizada utilizando metodología bayesiana y bondad de ajuste verificada mediante simulaciones estocásticas. Para el componente de transmisión avícola, se encontró que la identificación exitosa de un modelo de complejidad mínima, que permitió la predicción precisa del tamaño y la distribución espacial de los casos en los brotes de H5N1, dependía del nivel de administración que se analizaba. Un resultado consistente de la notificación no óptima de locales infectados se materializó en cada epidemia avícola de interés, aunque a través de los brotes analizados hubo diferencias sustanciales en los parámetros de transmisión estimados. El componente de transmisión zoonótica encontró que el principal contribuyente a la transmisión indirecta del H5N1 en Bangladesh difería de una epidemia avícola a otra. Concluimos discutiendo las posibles explicaciones de estas discrepancias en el comportamiento de transmisión entre epidemias, como los cambios en la sensibilidad de la vigilancia y las prácticas de bioseguridad.Files
doi_242262.pdf.pdf
Files
(5.6 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:8a59cd9305ea41da0392543d8230df14
|
5.6 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نمذجة H5N1 في بنغلاديش عبر المقاييس المكانية: تعقيد النموذج ومخاطر انتقال العدوى الحيوانية المنشأ
- Translated title (French)
- Modélisation du H5N1 au Bangladesh à travers les échelles spatiales : complexité du modèle et risque de transmission zoonotique
- Translated title (Spanish)
- Modelado de H5N1 en Bangladesh a través de escalas espaciales: complejidad del modelo y riesgo de transmisión zoonótica
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2590201602
- DOI
- 10.1016/j.epidem.2017.02.007
References
- https://openalex.org/W1974482909
- https://openalex.org/W1981012806
- https://openalex.org/W1984841045
- https://openalex.org/W1987273689
- https://openalex.org/W1991038167
- https://openalex.org/W1992416097
- https://openalex.org/W1995404048
- https://openalex.org/W1995780830
- https://openalex.org/W2002726144
- https://openalex.org/W2013496719
- https://openalex.org/W2016174525
- https://openalex.org/W2017842991
- https://openalex.org/W2024558881
- https://openalex.org/W2043135519
- https://openalex.org/W2046526787
- https://openalex.org/W2052712768
- https://openalex.org/W2055991154
- https://openalex.org/W2056838444
- https://openalex.org/W2057765075
- https://openalex.org/W2058723831
- https://openalex.org/W2061125344
- https://openalex.org/W2061243624
- https://openalex.org/W2072246903
- https://openalex.org/W2084924279
- https://openalex.org/W2087014301
- https://openalex.org/W2091637291
- https://openalex.org/W2101306708
- https://openalex.org/W2109504371
- https://openalex.org/W2114027407
- https://openalex.org/W2119813768
- https://openalex.org/W2120370398
- https://openalex.org/W2122107304
- https://openalex.org/W2124070152
- https://openalex.org/W2132554101
- https://openalex.org/W2133941557
- https://openalex.org/W2141627738
- https://openalex.org/W2155083506
- https://openalex.org/W2163794209
- https://openalex.org/W2169731542
- https://openalex.org/W2171153315
- https://openalex.org/W2178959813
- https://openalex.org/W2184509623
- https://openalex.org/W2484595306
- https://openalex.org/W32980360
- https://openalex.org/W4232292723
- https://openalex.org/W4233078437
- https://openalex.org/W600580655