Vor einigen Jahren entwickelte ein Team von Wissenschaftlern an der Lehigh University ein Vorhersagemodell zur genauen Vorhersage von Ebola-Ausbrüchen auf der Grundlage klimabedingter Fledermauswanderungen. Ebola ist eine schwere und manchmal tödliche Infektionskrankheit, die zoonotisch ist oder durch die Interaktion mit Tieren in die menschliche Bevölkerung gelangt. Es wird allgemein angenommen, dass die Ursache des Ebola-Ausbruchs 2014 in Westafrika, bei dem mehr als 11.000 Menschen ums Leben kamen, die menschliche Interaktion mit Fledermäusen war.
Jetzt haben Mitglieder des Teams untersucht, wie soziale und wirtschaftliche Faktoren, wie das Bildungsniveau und das allgemeine Wissen über Ebola, zu „risikoreichem Verhalten“ beitragen können, das Personen in Kontakt mit potenziell infizierten Tieren bringen kann. Ein Fokus auf geografische Standorte mit hohen Konzentrationen von Personen mit hohem Risiko könnte den Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens helfen, Präventions- und Aufklärungsressourcen besser auszurichten.
Wir haben eine Umfrage erstellt, die die Erhebung sozialer, demografischer und wirtschaftlicher Daten mit Fragen zum allgemeinen Wissen über die Ebola-Übertragung und potenziell risikoreiche Verhaltensweisen kombiniert. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass es tatsächlich möglich ist, ein Modell zu kalibrieren, um die Neigung einer Person, sich auf risikoreiche Verhaltensweisen einzulassen, mit einem angemessenen Maß an Genauigkeit vorherzusagen.“
Paolo Bocchini, Professor für Bau- und Umweltingenieurwesen in Lehigh und einer der Leiter der Studie
Die Daten und Analysen des Teams legten beispielsweise nahe, dass Kailahun, eine Stadt im Osten von Sierra Leone, und Kambia im Norden des Landes die ländlichen Bezirke des Landes mit der höchsten Wahrscheinlichkeit eines Übergreifens von Infektionen sind, basierend auf der genauen Identifizierung einzelner Risikofaktoren der Ort Kailahun, von dem angenommen wird, dass die Ebola-Epidemie 2014 ihren Ursprung hatte.
Die Ergebnisse werden in einem Artikel mit dem Titel „Estimation of Ebola’s spillover experience exposure in Sierra Leone based on Soziodemographic and Economic Factors“ detailliert beschrieben, der in Kürze in PLOS ONE veröffentlicht wird. Weitere Autoren sind: Sena Mursel, Doktorandin an der Lehigh University, Nathaniel Alter, Lindsay Slavit und Anna Smith; und Javier Buceta, Fakultätsmitglied am Institut für integrative Systembiologie in Valencia, Spanien.
Unter den Ergebnissen: Junge Erwachsene (im Alter zwischen 18 und 34) und Erwachsene (im Alter zwischen 34 und 50) waren am stärksten gefährdet in der von ihnen untersuchten Bevölkerung. Diese Gruppe machte 77 % der untersuchten Stichprobe aus, aber 86 % der Befragten waren gefährdet. Darüber hinaus gehörten diejenigen mit landwirtschaftlichen Berufen zu den am stärksten gefährdeten Personen: 50 % der Studienteilnehmer haben einen landwirtschaftlichen Beruf, stellen aber 79 % der gefährdeten Befragten dar
„Wir haben eine Beziehung zwischen sozialen, wirtschaftlichen und demografischen Faktoren und der Neigung von Einzelpersonen bestätigt, sich an Verhaltensweisen zu beteiligen, die sie einem Ebola-Spillover aussetzen“, sagt Bocchini. „Wir haben auch ein vorläufiges Modell kalibriert, das diese Beziehung quantifiziert.“
Die Autoren sagen, dass diese Ergebnisse auf die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes für jedes Modell hinweisen, das versucht, Krankheitsausbrüche genau vorherzusagen. Ihre Ergebnisse können auch für Beamte der Bevölkerungsgesundheit nützlich sein, die solche Modelle möglicherweise verwenden können, um knappe Ressourcen besser zu fokussieren.
„Man muss das große Ganze sehen“, sagt Bocchini. „Wir haben Satellitenbilder gesammelt, die die Entwicklung von Umweltklimadaten zeigten, und sie mit ökologischen Modellen und zufälligen Feldmodellen kombiniert, um die räumlichen und zeitlichen Schwankungen natürlicher Ressourcen und die daraus resultierenden kontinentweiten Wanderungen infizierter Tierträger zu erfassen die sozialen, wirtschaftlichen, demografischen und Verhaltensmerkmale der menschlichen Bevölkerung und integrieren alles, um unsere Vorhersagen zu erhalten.“
„Nur diese breite Perspektive und der interdisziplinäre Ansatz können diese Dynamik wirklich erfassen, und mit dieser Forschungsrichtung beweisen wir, dass es funktioniert“, fügt Bocchini hinzu.
„Am Ende sind die Schlussfolgerungen unserer Studie nicht so überraschend: Größere wirtschaftliche Mittel, mehr Bildung und Zugang zu Informationen sind Schlüsselfaktoren, um gesundheitsbezogenes Risikoverhalten zu reduzieren“, sagte Buceta. „In der Tat wurden einige dieser Faktoren mit der sogenannten ‚Gesundheitsarmutsfalle‘ in Verbindung gebracht. Unsere Studie und Methodik zeigen, wie quantitative Analysen, die einzelne statt aggregierte Daten betreffen, verwendet werden können, um diese Faktoren zu identifizieren.“
Um Daten für ihre Studie zu sammeln, reisten Bocchini und Buceta mit einer Delegation von Studenten aus Lehigh mit Unterstützung der National Institutes of Health, Lehighs Office of Creative Inquiry und in Zusammenarbeit mit der gemeinnützigen Organisation World Hope International nach Sierra Leone. Die Unterstützung durch zwei lokale Übersetzer war entscheidend für den Erfolg des Teams bei der Durchführung der Umfrage von Tür zu Tür. Die Studenten, die an dem Projekt mitgearbeitet haben, waren Teil des Global Social Impact Fellowship-Programms von Lehigh, das Studenten und Doktoranden in Arbeiten einbezieht, die sich auf die Bewältigung nachhaltiger Entwicklungsherausforderungen in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen konzentrieren.
„Dies ist genau die Art von ehrgeizigem interdisziplinären Projekt mit enormem Potenzial für soziale Auswirkungen, an dem wir Lehigh-Studenten durch das Global Social Impact Fellowship beteiligen möchten“, sagt Khanjan Mehta, Vice Provost for Creative Inquiry bei Lehigh. „Studenten verschiedener Fachrichtungen aus ganz Lehigh hatten die Gelegenheit, unter der Leitung von Dr. Bocchini und Dr. Buceta zu dieser Arbeit beizutragen.“
Die vielversprechenden Ergebnisse des Teams sind ein starkes Argument für eine breitere Datenerhebung, und sie befinden sich in Gesprächen mit Statistics Sierra Leone, dem Volkszählungsamt des Landes, um eine landesweite Version ihrer Studie durchzuführen.
Quelle:
Referenz:
Mursel, S., et al. (2022) Schätzung der Spillover-Infektionsexposition von Ebola in Sierra Leone basierend auf soziodemografischen und wirtschaftlichen Faktoren. PLUS EINS. doi.org/10.1371/journal.pone.0271886.
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