Estimating transmission of avian influenza in wild birds from incomplete epizootic data: implications for surveillance and disease spread
Notice bibliographique
Résumé
Summary Estimating disease transmission in wildlife populations is critical to understand host–pathogen dynamics, predict disease risks and prioritize surveillance activities. However, obtaining reliable estimates for free‐ranging populations is extremely challenging. In particular, disease surveillance programs may routinely miss the onset or end of epizootics and peak prevalence, limiting the ability to evaluate infectious processes. We used profile likelihood to estimate the force of infection ( FOI ) in a low pathogenic avian influenza virus ( LPAI v) epizootic model from censored time series of LPAI v prevalence in hatch‐year waterfowl (order Anseriformes) at postbreeding and migration sites in North America. We found a mean LPAI v FOI of 0·12 day −1 [95% CI , 0·00–0·39], corresponding to an incidence rate of 0·11 day −1 , with geographic heterogeneity (min–max: 0·02–0·23 day −1 ) among study sites. These high infection rates indicate that most hatch‐year waterfowl are likely infected with LPAI v early in the fall migration. Comparison of model‐predicted and observed immunity confirmed our assumption of naïve hatch‐year waterfowl and suggested long‐term immunity (>6 months) for adults. Using the mean LPAI v incidence rate, we predict a shorter and lower epizootic curve for highly pathogenic avian influenza virus ( HPAI v; 5 weeks with peak prevalence of 28% and 30% mortality) than LPAI v (8 weeks with peak prevalence of 50%). These findings indicate it is harder to detect HPAI v than LPAI v with swabs from live birds, which are commonly used during disease surveillance. Synthesis and applications . Our study highlights the potential of integrating incomplete surveillance data with epizootic models to quantify disease transmission and immunity. This modelling approach provides an important tool to understand spatial and temporal epizootic dynamics and inform disease surveillance. Our findings suggest focusing highly pathogenic avian influenza virus ( HPAI v) surveillance on postbreeding areas where mortality of immunologically naïve hatch‐year birds is most likely to occur, and collecting serology to enhance HPAI v detection. Our modelling approach can integrate various types of disease data facilitating its use with data from other surveillance programs (as illustrated by the estimation of infection rate during an HPAI v outbreak in mute swans Cygnus olor in Europe).
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
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