Objective: To develop a tool for evaluating the risk that an outbreak of meningitis will occur in a particular district of the Niger after outbreaks have been reported in other, specified districts of the country.
Methods: A Bayesian network was represented by a graph composed of 38 nodes (one for each district in the Niger) connected by arrows. In the graph, each node directly influenced each of the "child" nodes that lay at the ends of the arrows arising from that node, according to conditional probabilities. The probabilities between "influencing" and "influenced" districts were estimated by analysis of databases that held weekly records of meningitis outbreaks in the Niger between 1986 and 2005. For each week of interest, each district was given a Boolean-variable score of 1 (if meningitis incidence in the district reached an epidemic threshold in that week) or 0.
Findings: The Bayesian network approach provided important and original information, allowing the identification of the districts that influence meningitis risk in other districts (and the districts that are influenced by any particular district) and the evaluation of the level of influence between each pair of districts.
Conclusion: Bayesian networks offer a promising approach to understanding the dynamics of epidemics, estimating the risk of outbreaks in particular areas and allowing control interventions to be targeted at high-risk areas.
Objectif: Développer un outil permettant d’évaluer le risque d’apparition d’une poussée de méningite dans un district particulier du Niger après le signalement d’autres poussées dans d’autres districts spécifiés du pays.
Méthodes: Un réseau bayésien a été représenté par un graphique composé de 38 nœuds (un pour chaque district du Niger) reliés par des flèches. Dans le graphique, chaque nœud a directement influencé chacun des nœuds «enfants» aux extrémités des flèches résultant de ces nœuds, selon les probabilités conditionnelles. Les probabilités entre les districts «influençant» et «influencés» ont été estimées par l’analyse des bases de données qui contenaient les enregistrements hebdomadaires des poussées de méningite au Niger entre 1986 et 2005. Pour chaque semaine d’intérêt, on a attribué à chaque district un score booléen variable de 1 (si l’incidence de méningite dans le district atteignait un seuil épidémique au cours de cette semaine) ou de 0.
Résultats: L’approche de réseau bayésien a fourni des informations originales et importantes, permettant d’identifier les districts qui influencent le risque de méningite dans d’autres districts (et les districts qui sont influencés par un district particulier) et d’évaluer le niveau d’influence entre chaque couple de districts.
Conclusion: Les réseaux bayésiens offrent une approche prometteuse pour comprendre la dynamique des épidémies, évaluant le risque de poussées dans des zones particulières et permettant de cibler les interventions de lutte contre la maladie dans les zones à risque élevé.
Objetivo: Desarrollar una herramienta para evaluar el riesgo de la aparición de un brote de meningitis en un distrito determinado del Níger después de que se haya informado acerca de otros brotes en otros distritos específicos del país.
Métodos: Se representó una red bayesiana con un gráfico compuesto por 38 nodos (uno por cada distrito en el Níger) conectados mediante flechas. En el gráfico, cada nodo influía directamente en cada uno de los nodos de “niños” que se encuentran en los extremos de las flechas que surgen de dicho nodo, de acuerdo con las probabilidades condicionales. Se calcularon las probabilidades entre distritos “influyentes” e “influidos” mediante el análisis de bases de datos que recogían registros semanales de los brotes de meningitis en Níger entre 1986 y 2005. Por cada semana de interés, se adjudicaba a cada uno de los distritos un valor de variable booleana de 1 (si la incidencia de meningitis en el distrito alcanzaba un umbral epidémico en esa semana) o de 0.
Resultados: El enfoque de red bayesiana proporciona información importante y original, lo que permite identificar cuáles son los distritos que influyen en el riesgo de meningitis de otros distritos (y cuáles están bajo la influencia de cualquier distrito determinado) y evaluar el nivel de influencia entre cada par de distritos.
Conclusión: Las redes bayesianas ofrecen un enfoque prometedor para entender las dinámicas de las epidemias, permiten calcular el riesgo de brotes en áreas determinadas y concentrar las intervenciones de control objetivo en las áreas de alto riesgo.
الغرض: إنشاء أداة لتقييم خطورة حدوث تفش لالتهاب السحايا في منطقة محددة في النيجر بعد الإبلاغ عن حالات تفشٍ في مناطق أخرى محددة في البلد ذاته.
الطريقة: تم تمثيل شبكة بايزي برسم بياني مكوَّن من 38 عقدة (واحدة لكل منطقة في النيجر) موصلة بأسهم. وفي الرسم البياني، كان لكل عقدة تأثير مباشر على كل العقد التابعة الموضوعة في نهايات الأسهم الخارجة من تلك العقدة، وفق الاحتمالات الشرطية. وخضعت الاحتمالات بين المناطق "المؤثرة" و"المتأثرة" للتحليل بواسطة قواعد البيانات التي احتوت على سجلات أسبوعية لحالات تفشي التهاب السحايا في النيجر فيما بين عامي 1986 و2005. وفي كل أسبوع من الأسابيع المعنية، تم منح كل منطقة درجة المتغير البولي 1 (في حالة وصول حالات التهاب السحايا في المنطقة إلى عتبة وبائية في ذلك الأسبوع) أو الدرجة 0.
النتائج: قدَّم نهج شبكة بايزي معلومات هامة وأصلية أتاحت تحديد المناطق التي تؤثر على خطورة التهاب السحايا في المناطق الأخرى (والمناطق التي تتأثر بأية منطقة معينة) وتقييم مستوى التأثير بين كل منطقتين.
الاستنتاج: تعرض شبكات بايزي نهجًا واعدًا لفهم ديناميكيات الأوبئة وتقييم خطورة حالات التفشي في مناطق معينة والسماح بالسيطرة على التدخلات المقرر استهدافها في المناطق عالية الخطورة.
目的: 制定一种评估尼日尔在指定的其他各个地区报告发生脑膜炎之后特定地区脑膜炎疫情的风险的工具。
方法: 贝叶斯网络由以箭头连接的 38 个节点(一个节点表示尼日尔的一个地区)组成的图形表示。根据条件概率,在每个图形中,每个节点直接影响从此节点发出的箭头末端的每个“子”节点。通过分析保存尼日尔在 1986 至 2005 年之间每周脑膜炎疫情记录的数据库来评估“影响”和“受影响”地区之间的概率。对于所关注的每一周,为每个地区给定布尔型变量分数 1(如果该周内该地区脑膜炎发生率达到流行病阈值)或 0。
结果: 贝叶斯网络方法能提供重要的原始信息,可用于识别影响其他地区(和受特定地区影响的地区)脑膜炎风险的地区以及评估每一对地区之间的影响等级。
结论: 贝叶斯网络作为了解流行病动态、评估特定区域流行病疫情的风险并实现针对高风险区域的干预控制的方法前景广阔。
Цель: Разработать инструмент для оценки риска возникновения вспышки менингита в заданном регионе Нигера после того, как эпидемии были зарегистрированы в других определенных регионах страны.
Методы: Использовалась байесовская сеть, представленная графом, состоящим из 38 узлов (один для каждого региона Нигера), соединенных стрелками. В данном графе, каждый из узлов оказывает непосредственное влияние на все «дочерние» узлы, расположенные на окончаниях стрелок, исходящих из данного узла, в соответствии с условными вероятностями. Вероятности между "оказывающими влияние" и "подверженными влиянию" регионами оценивались на основе анализа баз данных, содержащих еженедельные записи о вспышках менингита в Нигере в период между 1986 и 2005 гг. Для каждой учитываемой недели каждому региону было присвоено значение булевой переменной: 1 балл (если заболеваемость менингитом в регионе достигла эпидемического порога на данной неделе) или 0 баллов.
Результаты: Применение метода байесовской сети позволило получить важную и оригинальную информацию, позволяющую идентифицировать регионы, которые оказывают влияние на риск возникновения вспышек менингита в других регионах (и регионы, находящиеся под влиянием какого-либо определенного региона), а также провести оценку уровня влияния между каждой парой регионов.
Вывод: Использование байесовской сети представляет собой многообещающий подход к пониманию динамики эпидемии, оценке риска заболеваний в отдельных регионах и управлению мероприятиями, которые проводятся в зонах повышенного риска.