本周的《自然通訊》發表了一個數據模型，這個數據模型可以用來確定亞洲感染H7N9禽流感的高風險地區。該模型可能將有助於目前對於H7N9疫情的監控。
中國至今已經遭遇了兩輪H7N9禽流感疫情，其中大多數的人類感染案例都被認為是在活禽市場中接觸到被感染禽類所致。一輪潛在的新的H7N9大流行將是一個非常重要的公共衛生議題。由於H7N9在禽類上的感染症狀不明顯，再加上亞洲的動物醫學資源不足，結果導致主動監控活禽市場的效果不佳。
馬呂斯·吉爾伯特（Marius Gilbert ）和他的研究團隊整理了中國活禽市場的詳細普查數據，並記錄了人和禽類感染H7N9的最新確診案例。接下來，他們用這些數據和一係列地理及環境參數，開發出了一個詳盡的數據模型，這個數據模型可以準確地預測中國活禽市場中H7N9禽流感的感染風險。把這個模型外推到整個亞洲後，研究者發現具有H7N9禽流感最高風險的地區包括中國的一些目前還沒有出現過H7N9的城市地區、孟加拉的廣大地區、越南湄公河三角洲地區以及印度尼西亞及菲律賓的部分地區。
這項成果和以前的研究相比，使用了更加全麵的數據組和數據分析方法，有了新的突破。該模型也將可以協助優先安排相關地區的監控力量。
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