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日本語AIでPubMedを検索

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Int J Environ Res Public Health.2020 Jul;17(14). E5105. doi: 10.3390/ijerph17145105.Epub 2020-07-15.

2000年から2016年までのウィスコンシン州北部中央部におけるマダニ媒介性疾患の時空間動態

Spatio-Temporal Dynamics of Tick-Borne Diseases in North-Central Wisconsin from 2000-2016.

  • Austin Rau
  • Claudia Munoz-Zanzi
  • Anna M Schotthoefer
  • Jonathan D Oliver
  • Jesse D Berman
PMID: 32679849 DOI: 10.3390/ijerph17145105.

抄録

ライム病は米国の公衆衛生上の問題としてよく知られているが、他のマダニ媒介疾患も公衆衛生に大きな影響を与えている。しかし、ライム病以外のマダニ媒介疾患の流行地域内での空間的・時間的パターンの変化を評価した研究は限られている。我々は、2000年から2016年までのウィスコンシン州北部中央部の大規模な医療システムの検査データを用いて、Kulldorfのスキャン統計を適用して、郡レベルでのヒト顆粒球性アナプラズマ症(HGA)、ベベベシオーシス、エルリチオーシスの検査値陽性症例の空間的、時間的、季節的なクラスターを分析した。高齢の男性は、非ライム系マダニ媒介疾患のリスクが最も高い集団として同定され、統計的に有意な空間的および時間的な症例のクラスタリングが観察された(<0.05)。HGAのリスクは2000年から2016年の間に西から東にシフトしており、相対リスク(RR)は3.30から11.85であったが、バベシア症のリスクは2004年から2016年の間に南から北、西にシフトしており、RRは4.33から4.81であった。本研究では、非ライム系マダニ媒介疾患の発生を明らかにし、リスクの高い集団と、疾患リスクの空間的・時間的な不均質性の変化を明らかにした。この研究結果は、医療従事者や公衆衛生の専門家が、公衆の意識を高め、症例の発見を改善するために利用することができます。

Lyme disease is a well-recognized public health problem in the USA, however, other tick-borne diseases also have major public health impacts. Yet, limited research has evaluated changes in the spatial and temporal patterns of non-Lyme tick-borne diseases within endemic regions. Using laboratory data from a large healthcare system in north-central Wisconsin from 2000-2016, we applied a Kulldorf's scan statistic to analyze spatial, temporal and seasonal clusters of laboratory-positive cases of human granulocytic anaplasmosis (HGA), babesiosis, and ehrlichiosis at the county level. Older males were identified as the subpopulation at greatest risk for non-Lyme tick-borne diseases and we observed a statistically significant spatial and temporal clustering of cases ( < 0.05). HGA risk shifted from west to east over time (2000-2016) with a relative risk (RR) ranging from 3.30 to 11.85, whereas babesiosis risk shifted from south to north and west over time (2004-2016) with an RR ranging from 4.33 to 4.81. Our study highlights the occurrence of non-Lyme tick-borne diseases, and identifies at-risk subpopulations and shifting spatial and temporal heterogeneities in disease risk. Our findings can be used by healthcare providers and public health practitioners to increase public awareness and improve case detection.