Figure 8. The effect of SOAs on epi

Figure 8. The effect of SOAs on epidemic size – source of infection.
Each data point is the number of infected holdings per seed, generated from 400 stochastic simulations of FMD epidemics starting at that time of year, each with five seeds. The model keeps track of how each holding becomes infected, which can be via one of three routes: 1) Movements; 2) Local spread; and 3) Intra-SOA spread. The grey line shows the total number of infected holdings per seed for the normal Control model, with no SOAs or linked holdings. The grey line is therefore composed of Movement and Local spread infection events only. The red line shows the number of Movement and Local spread infection events (per seed) for the SOA model, which increases the size of epidemics throughout the year. However, the green line shows all (Movements+Local+intra-SOA) infection events (per seed) for the SOA model. As can be seen, the biggest contributor to the increase in epidemic size as a result of including SOAs is intra-SOA spread itself– other premises within the SOA becoming infected. Epidemic sizes are measured in terms of number of infected holdings – not number of infected animals.
doi:10.1371/journal.pone.0035089.g008
Another measure of risk is the geographical spread of the epidemic. In the model, GB is subdivided into a grid consisting of squares of 100 km2, where each square contains the relevant holdings as defined by their easting/northing coordinates. The number of grid squares with at least one infected holding at the end of the simulation is a proxy for the extent of geographical spread. The imposition of distance limits to constrain intra-SOA spread has little effect on geographical spread (Figure 7), indicating that long range jumps infecting new parts of the country are rare, and that the increased geographical spread is predominately local with neighbouring grid squares becoming infected. Therefore, under the worst-case scenario (one infected – all infected) of intra-SOA spread, although an increase in logistical (veterinary, slaughter teams etc.) resources may likely be required to handle any increase in the number of infected premises, these resources would not be required in a much larger geographical area as a result of intra-SOA spread.

Modelling – CTS Links

Although CTS Links form dyads, numerous holdings are involved in more than one link. Therefore, CTS Links can be amalgamated together to form CTS Chains, which can be imported into the model and treated as sets of holdings equivalent to SOAs. The inclusion of CTS Chains alone (without SOAs) into the model does substantially increase epidemic size (Figure 9), although CTS Chains have less of an effect on epidemic size than SOAs. Furthermore, CTS Chains substantially increase the geographical spread of the epidemic (Figure 9), resulting in smaller but more geographically dispersed epidemics when compared to SOAs. As in the SOA model, we then applied distance limits to intra-CTS Chain spread of 50 km, 16 km, and 8 km (Figure 9). In contrast to SOAs, the distance limits are important, with the 50 km limit having a large impact on epidemic size, and the 16 km and 8 km limits reduce epidemic sizes still further (Figure 9). However, increased epidemic sizes are still observed even with severe distance limits. The geographical spread of epidemics when CTS Chains are incorporated into the model was also examined. The distance limits again have more of an effect on geographical spread when compared to SOAs (Figure 9), with the 8 km limit reducing the geographical spread to close to that observed in the control model with no linked holdings at all. This again highlights the fact that holdings linked via CTS Links are more geographically dispersed than those linked via SOAs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปที่ 8 ผลของ SOAs เรื้อรังขนาด – แหล่งติดเชื้อแต่ละจุดข้อมูลคือ จำนวนโฮลดิ้งติดไวรัสต่อเมล็ด สร้างจำลองแบบเฟ้นสุ่ม 400 ของโรคระบาด FMD ที่ราคาเริ่มต้นที่เวลานั้นปี ละ 5 เมล็ด เก็บของแบบวิธีถือละกลายเป็นติดเชื้อ ซึ่งอาจเป็นทางหนึ่งเส้นทางที่ 3: 1) การเคลื่อนไหว 2 ท้องถิ่นกระจาย และ 3) แพร่กระจาย SOA อินทรา เส้นสีเทาแสดงจำนวนการถือครองติดไวรัสต่อเมล็ดสำหรับรูปควบคุมแบบปกติ ไม่มี SOAs หรือเชื่อมโยงโฮลดิ้ง บรรทัดสีเทาจึงประกอบด้วยการเคลื่อนไหว และท้องแพร่กระจายเชื้อเหตุการณ์เท่านั้น เส้นสีแดงแสดงหมายเลข ของการเคลื่อนไหว และท้องถิ่นเผยแพร่เหตุการณ์ติดเชื้อ (ต่อเมล็ด) สำหรับรุ่น SOA ซึ่งเพิ่มขนาดของโรคระบาดตลอดทั้งปี อย่างไรก็ตาม สายสีเขียวแสดงทั้งหมด (ความเคลื่อนไหว + ท้องถิ่น + อินทรา SOA) เหตุการณ์ติดเชื้อ (ต่อเมล็ด) สำหรับแบบ SOA สามารถดูได้ ผู้สนับสนุนที่ใหญ่ที่สุดเพื่อเพิ่มขนาดเรื้อรังจากรวม SOAs เป็น SOA อินทราสถานอื่น ๆ ภายใน SOA กลายเป็นติดเชื้อ – แพร่กระจายตัวเอง ขนาดเรื้อรังมีวัดจำนวนโฮลดิ้งติดไวรัส – ไม่จำนวนสัตว์ที่ติดเชื้อdoi:10.1371/journal.pone.0035089.g008การแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ของโรคระบาดการวัดความเสี่ยงอื่นได้ รุ่น ปฐมภูมิ GB ในตารางที่ประกอบด้วยช่องสี่เหลี่ยมของ km2 100 ที่แต่ละช่องประกอบด้วยการถือครองที่เกี่ยวข้องตามที่กำหนด โดยระยะพิกัด easting/northing ของ หมายเลขของตารางสี่เหลี่ยมมีอย่างน้อยหนึ่งติดค้างไว้เมื่อสิ้นสุดการจำลองเป็นพร็อกซี่สำหรับขอบเขตของการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ ของขีดจำกัดระยะทางเพื่อจำกัดแพร่กระจาย SOA อินทรามีผลน้อยกับการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ (รูปที่ 7), ระบุข้ามช่วงยาวติดชิ้นส่วนใหม่ของประเทศหายาก และการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์เพิ่มขึ้นเป็น predominately เฉพาะกับประเทศเพื่อนบ้านกลายเป็นติดเชื้อช่องตาราง ดังนั้น ภายใต้ปฎิ (หนึ่งติดเชื้อ – ทั้งหมดติดเชื้อ) ของอินทรา SOA แพร่กระจาย แม้ว่าการเพิ่มขึ้นของ logistical (สัตวแพทย์ ฆ่าทีมฯลฯ) ทรัพยากรมากอาจจำเป็นต้องมีการเพิ่มจำนวนของสถานที่ติดไวรัสจัดการ ทรัพยากรเหล่านี้จะไม่จำเป็นมากขนาดใหญ่ทางภูมิศาสตร์พื้นที่จากอินทรา SOA แพร่กระจายการสร้างแบบจำลอง – เชื่อมโยง CTSแม้ว่า CTS ลิงค์แบบ dyads โฮลดิ้งหลายมีเกี่ยวข้องมากกว่าหนึ่งการเชื่อมโยง ดังนั้น เชื่อมโยง CTS สามารถถูก amalgamated กันฟอร์มซีทีเอสโซ่ ซึ่งสามารถนำเข้าแบบจำลอง และถือว่าเป็นชุดโฮลดิ้งเท่ากับ SOAs รวมของ CTS โซ่เพียงอย่างเดียว (ไม่ SOAs) เป็นแบบเพิ่มขนาดเรื้อรัง (รูปที่ 9), แม้ว่าโซ่ CTS มีน้อยผลกระทบเรื้อรังขนาดกว่า SOAs นอกจากนี้ ซีทีเอสโซ่เพิ่มการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ของโรคระบาด (รูปที่ 9), ผลเล็ก แต่กระจัดกระจายกันทางภูมิศาสตร์มากขึ้นโรคระบาดเมื่อเทียบกับ SOAs ในแบบ SOA เราแล้วใช้วงเงินระยะการกระจายห่วงโซ่อินทรา CTS 50 km กิโลเมตร และ 8 กิโลเมตร (รูปที่ 9) ตรงข้าม SOAs ขีดจำกัดระยะทางมีความสำคัญ มีวงเงินประมาณ 50 กิโลเมตรมีกระทบเรื้อรังขนาด และวงเงินประมาณ 16 กม.และ 8 กม.ลดเฉพาะขนาดเรื้อรังยังคงต่อไป (รูปที่ 9) อย่างไรก็ตาม ขนาดเพิ่มขึ้นเรื้อรังยังพบแม้ว่าจะ มีขีดจำกัดระยะรุนแรง การแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ของโรคระบาดเมื่อโซ่ CTS จะรวมอยู่ในแบบยังมีการตรวจสอบ จำกัดระยะทางอีกได้หลายลักษณะพิเศษในทางภูมิศาสตร์แพร่กระจายเมื่อเทียบกับ SOAs (รูปที่ 9), พร้อมวงเงิน 8 กิโลเมตรลดการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์เพื่อใกล้ที่สังเกตในแบบจำลองการควบคุมด้วยโฮลดิ้งไม่เชื่อมโยงทั้งหมด อีกครั้งนี้เน้นข้อเท็จจริงที่กระจัดกระจายกันทางภูมิศาสตร์มากขึ้นกว่าการเชื่อมโยงผ่าน SOAs ลิงค์ผ่านการเชื่อมโยงซีทีเอสโฮลดิ้งจำกัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 8 ผลของ SOAs กับขนาดของการแพร่ระบาด. -
แหล่งที่มาของการติดเชื้อจุดข้อมูลแต่ละจำนวนผู้ถือครองที่ติดเชื้อต่อเมล็ดพันธุ์ที่เกิดจากการจำลอง400 สุ่มของโรคระบาด FMD เริ่มต้นที่ช่วงเวลาของปีที่แต่ละคนมีห้าเมล็ด รูปแบบการติดตามวิธีการถือหุ้นแต่ละคนจะกลายเป็นติดเชื้อซึ่งสามารถผ่านหนึ่งในสามของเส้นทาง 1) การเปลี่ยนแปลง; 2) การแพร่กระจายท้องถิ่น; และ 3) การแพร่กระจายภายใน SOA สายสีเทาแสดงจำนวนผู้ถือครองที่ติดเชื้อต่อเมล็ดพันธุ์สำหรับรูปแบบการควบคุมตามปกติโดยไม่มีการถือครอง SOAs หรือการเชื่อมโยง สายสีเทาประกอบด้วยดังนั้นการเคลื่อนไหวของท้องถิ่นและการแพร่กระจายการติดเชื้อเพียงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น เส้นสีแดงแสดงจำนวนของการเคลื่อนไหวและการแพร่กระจายเชื้อเหตุการณ์ท้องถิ่น (ต่อเมล็ด) สำหรับรูปแบบ SOA ซึ่งจะเป็นการเพิ่มขนาดของการระบาดตลอดทั้งปี แต่สายสีเขียวแสดงให้เห็นทั้งหมด (เคลื่อนไหว + ท้องถิ่น + ภายใน SOA) เหตุการณ์ที่เกิดการติดเชื้อ (ต่อเมล็ด) สำหรับรูปแบบ SOA ที่สามารถมองเห็นการมีส่วนร่วมที่ใหญ่ที่สุดในการเพิ่มขนาดการแพร่ระบาดเป็นผลมาจาก SOAs รวมทั้งเป็นภายใน SOA แพร่กระจาย itself- สถานที่อื่น ๆ ภายใน SOA กลายเป็นที่ติดเชื้อ ขนาดการระบาดของโรคที่วัดในแง่ของจำนวนผู้ถือครองที่ติดเชื้อ - ไม่ใช่จำนวนของสัตว์ที่ติดเชื้อ.
ดอย: 10.1371 / journal.pone.0035089.g008
ตัวชี้วัดของความเสี่ยงอีกประการหนึ่งคือการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ของการแพร่ระบาด ในรูปแบบที่ GB แบ่งเป็นตารางสี่เหลี่ยมที่ประกอบด้วย 100 กิโลเมตร 2 ซึ่งแต่ละตารางมีการถือครองที่เกี่ยวข้องตามที่กำหนดโดย easting / พิกัด Northing ของพวกเขา จำนวนตารางสี่เหลี่ยมที่มีอย่างน้อยหนึ่งโฮลดิ้งที่ติดเชื้อในตอนท้ายของการจำลองที่เป็นพร็อกซี่สำหรับขอบเขตของการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ที่ การกำหนดข้อ จำกัด ระยะทางในการ จำกัด การแพร่กระจายภายใน SOA มีผลเพียงเล็กน้อยในการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ (รูปที่ 7) แสดงให้เห็นว่ากระโดดช่วงยาวติดชิ้นส่วนใหม่ของประเทศเป็นของหายากและที่แพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ที่เพิ่มขึ้นเป็นส่วนใหญ่ในประเทศที่มีตารางสี่เหลี่ยมเพื่อนบ้านกลายเป็น ที่ติดเชื้อ ดังนั้นภายใต้สถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดกรณี (หนึ่งติดเชื้อ - ทั้งหมดที่ติดเชื้อ) ของการแพร่กระจายภายใน SOA แม้ว่าการเพิ่มขึ้นของจิสติกส์ (สัตวแพทย์ทีมฆ่า ฯลฯ ) ทรัพยากรมีแนวโน้มที่อาจจะต้องจัดการกับการเพิ่มขึ้นในจำนวนของสถานที่ที่ติดเชื้อ ทรัพยากรเหล่านี้จะไม่จำเป็นต้องใช้ในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่มีขนาดใหญ่เป็นผลมาจากภายใน SOA การแพร่กระจาย. การสร้างแบบจำลอง - CTS ลิงค์แม้ว่ารูปแบบการเชื่อมโยงCTS dyads ถือครองจำนวนมากมีส่วนร่วมในมากกว่าหนึ่งการเชื่อมโยง ดังนั้น CTS ลิงค์สามารถจะควบกันในรูปแบบโซ่ CTS ซึ่งสามารถนำเข้ามาในรูปแบบและถือว่าเป็นชุดของการถือครองเทียบเท่ากับ SOAs รวมของโซ่ CTS เพียงอย่างเดียว (ไม่ SOAs) ลงไปในรูปแบบที่ไม่มากเพิ่มขนาดการแพร่ระบาด (รูปที่ 9) แม้ว่าโซ่ CTS มีน้อยของผลกระทบต่อการแพร่ระบาดขนาดกว่า SOAs นอกจากนี้โซ่ CTS มากเพิ่มการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ของการแพร่ระบาด (รูปที่ 9) ส่งผลให้โรคระบาดที่มีขนาดเล็ก แต่กระจายทางภูมิศาสตร์เมื่อเทียบกับ SOAs ในฐานะที่เป็นในรูปแบบ SOA แล้วเราก็นำมาประยุกต์ใช้ข้อ จำกัด ระยะทางไปภายใน CTS ห่วงโซ่การแพร่กระจายของ 50 กิโลเมตร, 16 กิโลเมตรและ 8 กิโลเมตร (รูปที่ 9) ในทางตรงกันข้ามกับ SOAs จำกัด ระยะทางที่มีความสำคัญกับขีด จำกัด 50 กม. มีผลกระทบขนาดใหญ่กับขนาดของการแพร่ระบาดและ 16 กิโลเมตรและ 8 กม. ขีด จำกัด การลดขนาดการแพร่ระบาดยังคงต่อไป (รูปที่ 9) แต่เพิ่มขึ้นขนาดการแพร่ระบาดยังคงมีการตั้งข้อสังเกตถึงแม้จะมีข้อ จำกัด ระยะทางที่รุนแรง ทางภูมิศาสตร์การแพร่กระจายของโรคระบาดเมื่อโซ่ CTS จะรวมอยู่ในรูปแบบที่ถูกตรวจสอบยัง ข้อ จำกัด ระยะทางอีกครั้งมีมากขึ้นของผลกระทบต่อการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์เมื่อเทียบกับ SOAs (รูปที่ 9) ที่มีขีด จำกัด กม. 8 การลดการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์เพื่อปิดกับที่พบในรูปแบบการควบคุมที่มีการถือครองการเชื่อมโยงที่ไม่ทั้งหมด นี้อีกครั้งไฮไลท์ความจริงที่ว่าผู้ถือครองที่เชื่อมโยงผ่านลิงค์ CTS จะแยกย้ายกันไปมากขึ้นกว่าที่ทางภูมิศาสตร์เชื่อมโยงผ่าน SOAs

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 8 ผลของการระบาดเกิดขึ้นในขนาดและแหล่งที่มาของการติดเชื้อ .
ข้อมูลแต่ละจุดเท่ากับจำนวนที่ติดเชื้อและต่อเมล็ดพันธุ์ที่สร้างขึ้นจาก 400 จำลอง Stochastic เกิดโรคปากและเท้าเปื่อยระบาดเริ่มต้นที่ช่วงเวลาของปีละ 5 เมล็ด แบบติดตามวิธีการแต่ละถือกลายเป็นติดเชื้อซึ่งสามารถผ่านหนึ่งในสามของเส้นทาง 1 ) การเคลื่อนไหว ; 2 ) กระจายไปในท้องถิ่น และ 3 ) ภายใน SOA กระจายเส้นสีเทาแสดงจำนวนไวรัสต่อเมล็ดพันธุ์ และรูปแบบการควบคุมแบบปกติ ไม่เกิดขึ้น หรือ ลิงค์ โฮลดิ้งส์ เส้นสีเทาจึงประกอบด้วยเคลื่อนไหวท้องถิ่นและแพร่กระจายเชื้อ เหตุการณ์เท่านั้น เส้นสีแดงแสดงให้เห็นจำนวนของการเคลื่อนไหวและกิจกรรมท้องถิ่น กระจายเชื้อ ( ต่อเมล็ด ) สำหรับ SOA แบบจำลอง ซึ่งจะเพิ่มขนาดของการระบาดตลอดทั้งปี อย่างไรก็ตามเส้นสีเขียวแสดงทั้งหมด ( การเคลื่อนไหวของ SOA ภายในท้องถิ่น ) เหตุการณ์การติดเชื้อ ( ต่อเมล็ด ) สำหรับ SOA แบบจำลอง ทั้งนี้ ผู้สนับสนุนที่ใหญ่ที่สุดเพื่อเพิ่มขนาดระบาดเป็นผลรวมเกิดขึ้นภายใน SOA จะแพร่กระจายตัวเองและสถานที่อื่น ๆภายใน SOA กลายเป็นติดเชื้อ ระบาดขนาดจะวัดในแง่ของจำนวนผู้ติดเชื้อฯ ไม่ใช่จำนวนของสัตว์ที่ติดเชื้อ
ดอย : 10 .32 / วารสาร โผน . 0035089 . g008
มาตรการความเสี่ยงคือการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ของโรคระบาด ในรุ่น GB แบ่งเป็นตารางที่ประกอบด้วยสี่เหลี่ยม 100 ตารางกิโลเมตร ซึ่งแต่ละตารางมีผู้ถือครองที่เกี่ยวข้องตามที่กำหนดไว้โดยตะวันออก / ทางเหนือ พิกัดจำนวนสี่เหลี่ยมตารางอย่างน้อยหนึ่งที่ถือในตอนท้ายของการจำลองเป็นพร็อกซี่สำหรับขอบเขตทางภูมิศาสตร์กระจาย การกําหนดขอบเขตระยะบังคับภายใน SOA กระจายมีผลเพียงเล็กน้อยในทางภูมิศาสตร์กระจาย ( รูปที่ 7 ) แสดงว่าในช่วงยาวกระโดดติดชิ้นส่วนใหม่ของประเทศที่หายากและที่เพิ่มขึ้นทางภูมิศาสตร์กระจายเป็น predominately ท้องถิ่นกับเพื่อนบ้านสี่เหลี่ยมตารางกลายเป็นติดเชื้อ ดังนั้น ภายใต้สถานการณ์เลวร้ายที่สุด ( หนึ่งติดเชื้อ ( ติดเชื้อ ) ภายใน SOA กระจาย แม้ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ ( ทีมฆ่าสัตว์ ฯลฯ ทรัพยากรอาจจะต้องจัดการกับการเพิ่มจำนวนของสถานที่ที่ติดเชื้อใด ๆทรัพยากรเหล่านี้จะไม่ถูกต้องในขนาดพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เป็นผลของภายใน SOA กระจาย

นางแบบ– CTS การเชื่อมโยง

ถึงแม้ว่า CTS การเชื่อมโยงรูปแบบไดแอดโฮลดิ้งมากมาย , มีส่วนร่วมในมากกว่าหนึ่งการเชื่อมโยง ดังนั้น เราสามารถเชื่อมโยงกันในรูปแบบบริษัท CTS โซ่ซึ่งสามารถนำเข้ามาในรูปแบบและถือว่าเป็นชุดของหุ้นเท่ากับเกิดขึ้น .รวมของเครือข่ายเราคนเดียว ( โดยไม่เกิดขึ้น ) ในรูปแบบจะช่วยเพิ่มขนาดนี้ ( รูปที่ 9 ) , แม้ว่าจะมีน้อยกว่าของ CTS โซ่มีผลต่อขนาดระบาดกว่าเกิดขึ้น . นอกจากนี้ , CTS โซ่ช่วยเพิ่มการแพร่กระจายทางภูมิศาสตร์ของโรคระบาด ( รูปที่ 9 ) ส่งผลให้เล็กลง แต่เมื่อเทียบกับทางภูมิศาสตร์กระจายโรคระบาดเกิดขึ้น . ใน SOA รุ่นเราจึงไปกัดระยะทางภายใน CTS โซ่กระจาย 50 กม. , 16 กม. และ กม. 8 ( รูปที่ 9 ) ในทางตรงกันข้ามกับเกิดขึ้น ระยะทางที่ จำกัด ที่มีความสําคัญกับ 50 กิโลเมตร วงเงินมีผลกระทบมากขนาดนี้ และ 16 กิโลเมตร และ 8 ขีด จำกัด กม. ลดขนาดยังระบาดต่อไป ( รูปที่ 9 ) อย่างไรก็ตาม ขนาดระบาดเพิ่มขึ้นยังสังเกตแม้แต่กับขอบเขตระยะรุนแรงการแพร่กระจายของโรคระบาดเมื่อทาง CTS โซ่จะรวมอยู่ในรูปแบบอื่น ระยะทางที่ จำกัด อีกครั้ง มีผลมากกว่าในทางภูมิศาสตร์กระจายเมื่อเทียบกับเกิดขึ้น ( รูปที่ 9 ) กับ 8 กิโลเมตร วงเงินการกระจายทางภูมิศาสตร์ที่ใกล้เคียงกับที่พบในรูปแบบการควบคุมที่ไม่เชื่อมโยงผู้ถือครองทั้งหมดอีกไฮไลท์ที่โฮลดิ้งการเชื่อมโยงผ่านการเชื่อมโยงทางภูมิศาสตร์กระจาย CTS มากขึ้นกว่าการเชื่อมโยงผ่านเกิดขึ้น .