रोग संचरण और गतिशीलता

रोग संचरण और गतिशीलता इस बात का अध्ययन है कि संक्रामक कारक मेजबानों के बीच कैसे फैलते हैं और संक्रमण की परिणामी श्रृंखलाएं किसी आबादी में कैसे बढ़ती हैं, चरम पर पहुंचती हैं और घटती हैं। यह एक रोगज़नक़ के सूक्ष्म जीव विज्ञान को एक प्रकोप के जनसंख्या-स्तर के आकार से जोड़ता है, जिसमें कुछ मात्राओं का उपयोग किया जाता है - जिनमें सबसे प्रसिद्ध मूल प्रजनन संख्या है - यह वर्णन करने के लिए कि संचरण कब बना रहेगा और हस्तक्षेप इसे कैसे रोक सकते हैं।

Definition

रोग संचरण और गतिशीलता इस बात का जनसंख्या-स्तर का अध्ययन है कि संक्रामक कारक मेजबानों के बीच कैसे फैलते हैं और समय के साथ संक्रमण का प्रसार कैसे बदलता है, जिसे मूल प्रजनन संख्या जैसे मापदंडों और महामारी के विकास और नियंत्रण के मॉडलिंग द्वारा चित्रित किया जाता है।

Scope

यह विषय उन तरीकों को शामिल करता है जिनसे रोगज़नक़ फैलते हैं, वे पैरामीटर जो महामारी के विकास और गिरावट को नियंत्रित करते हैं, और प्रकोपों की व्याख्या और पूर्वानुमान के लिए उपयोग किए जाने वाले मॉडलिंग फ्रेमवर्क। यह संचरण को एक जनसंख्या गतिशीलता के रूप में मानता है, जिसमें SARS और उभरते जूनोसिस के उदाहरणों का उपयोग किया जाता है; यह संदर्भ-शैक्षिक है और किसी भी व्यक्तिगत संक्रमण के प्रबंधन के लिए एक मार्गदर्शिका नहीं है।

Core questions

• एक रोगज़नक़ एक मेजबान से दूसरे मेजबान तक किन मार्गों से फैलता है?
• क्या निर्धारित करता है कि एक शुरू किया गया संक्रमण एक महामारी में बढ़ता है या समाप्त हो जाता है?
• मूल प्रजनन संख्या को कैसे परिभाषित किया जाता है, और नियंत्रण के लिए इसका क्या अर्थ है?
• रोगज़नक़ का विकास और मेजबान प्रतिरक्षा एक प्रकोप के प्रक्षेपवक्र को कैसे आकार देते हैं?

Key concepts

• मूल प्रजनन संख्या (R0)
• प्रभावी प्रजनन संख्या (Rt)
• संचरण के तरीके
• अतिसंवेदनशील-संक्रामक-ठीक हुए डिब्बे
• पीढ़ी का समय और सीरियल अंतराल
• सुपरस्प्रेडिंग और संपर्क विषमता
• हर्ड इम्युनिटी थ्रेशोल्ड

Key theories

कम्पार्टमेंटल (SIR) मॉडलिंग

आबादी को डिब्बों में विभाजित किया जाता है - आमतौर पर अतिसंवेदनशील, संक्रामक और ठीक हुए - और उनके बीच के संक्रमण को दरों द्वारा वर्णित किया जाता है; यह ढांचा महामारी के विकास, निरंतर संचरण के लिए थ्रेशोल्ड और हस्तक्षेपों के प्रभाव के अधिकांश मात्रात्मक विश्लेषण को रेखांकित करता है।

फाइलोडायनामिक्स

एक महामारी का प्रक्षेपवक्र और उसके रोगज़नक़ का विकास संयुक्त रूप से विश्लेषण किया जाता है, ताकि आनुवंशिक अनुक्रम डेटा समय के साथ संचरण, प्रतिरक्षा और चयन के बारे में अनुमानों को सूचित करे।

Mechanisms

संचरण के लिए एक संक्रामक कारक को एक स्रोत छोड़ने की आवश्यकता होती है, फैलने का एक मार्ग - सीधा संपर्क, श्वसन बूंदें या एरोसोल, मल-मौखिक मार्ग, वैक्टर, या पानी और भोजन जैसे वाहन - और एक अतिसंवेदनशील मेजबान। क्या संचरण बना रहता है, यह मूल प्रजनन संख्या पर निर्भर करता है, जो पूरी तरह से अतिसंवेदनशील आबादी में एक संक्रमित व्यक्ति द्वारा उत्पन्न माध्यमिक मामलों की औसत संख्या है: जब यह एक से अधिक हो जाता है तो संक्रमण फैल सकता है, और जब नियंत्रण या संचित प्रतिरक्षा प्रभावी मूल्य को एक से नीचे ले जाती है, तो घटना घट जाती है। विषमता मायने रखती है, ताकि संक्रामक व्यक्तियों या घटनाओं का एक अल्पसंख्यक संचरण के एक असमान हिस्से के लिए जिम्मेदार हो सकता है, और रोगज़नक़ का विकास समय के साथ इन गतिकी को बदल सकता है।

Clinical relevance

संचरण अवधारणाएं बताती हैं कि अलगाव, संपर्क अनुरेखण, टीकाकरण और वेक्टर नियंत्रण जैसे हस्तक्षेप प्रसार को क्यों बाधित कर सकते हैं, और वे यह निर्धारित करते हैं कि नैदानिक और सार्वजनिक-स्वास्थ्य अभ्यास में प्रकोपों की व्याख्या कैसे की जाती है। यह विषय जनसंख्या गतिकी और नियंत्रण उपायों के पीछे के तर्क का वर्णन करता है; यह संदर्भ-शैक्षिक है और किसी भी व्यक्तिगत रोगी की देखभाल को निर्देशित नहीं करता है।

Epidemiology

संचरण का मात्रात्मक विश्लेषण HIV, SARS, महामारी इन्फ्लूएंजा और बाद की महामारियों के दौरान प्रकोप प्रतिक्रिया के लिए केंद्रीय हो गया, जहां प्रजनन-संख्या के अनुमानों ने नियंत्रण के आकलन को सूचित किया। 2003 का SARS महामारी एक प्रभावशाली मामला था जिसमें संचरणशीलता के वास्तविक समय के अनुमान ने यह समझने में मदद की कि अलगाव और संगरोध प्रभावी प्रजनन संख्या को एक से नीचे कैसे ला सकते हैं, और उभरते जूनोसिस इस क्षेत्र को प्रेरित करते रहते हैं।

History

महामारियों का गणितीय विवरण बीसवीं सदी के शुरुआती काम से मिलता है जिसमें संक्रमणों के थ्रेशोल्ड व्यवहार को औपचारिक रूप दिया गया था, और 1991 में एंडरसन और मे के संश्लेषण में कम्पार्टमेंटल परंपरा को समेकित और व्यापक रूप से लागू किया गया था। 2000 के दशक की शुरुआत में फाइलोडायनामिक्स के रूप में तैयार किए गए संचरण मॉडलिंग के साथ रोगज़नक़ आनुवंशिकी का एकीकरण, और SARS जैसी महामारियों का वास्तविक समय विश्लेषण ने इस क्षेत्र को सक्रिय प्रकोप प्रतिक्रिया के लिए एक उपकरण के रूप में विस्तारित किया।

Debates

वास्तविक समय में प्रजनन संख्या का कितनी मज़बूती से अनुमान लगाया जा सकता है?

एक चल रहे प्रकोप के दौरान संचरणशीलता के अनुमान पीढ़ी अंतराल, रिपोर्टिंग और मामले के निर्धारण के बारे में धारणाओं पर निर्भर करते हैं, इसलिए एक महामारी की शुरुआत में उनकी सटीकता और व्याख्या अभी भी विवादास्पद है।

Key figures

• Roy Anderson
• Robert May
• Hans Heesterbeek
• Bryan Grenfell
• Marc Lipsitch

Seminal works

• anderson-may-1991
• lipsitch-2003
• grenfell-2004
• heesterbeek-2015

Frequently asked questions

मूल प्रजनन संख्या हमें क्या बताती है?

यह पूरी तरह से अतिसंवेदनशील आबादी में एक संक्रामक व्यक्ति द्वारा होने वाले नए संक्रमणों की औसत संख्या है; जब यह एक से ऊपर होता है तो एक प्रकोप बढ़ सकता है, और नियंत्रण का उद्देश्य प्रभावी प्रजनन संख्या को एक से नीचे धकेलना है।

कुछ प्रकोप जल्दी क्यों खत्म हो जाते हैं जबकि अन्य व्यापक रूप से फैलते हैं?

परिणाम संचरणशीलता, संपर्क पैटर्न, पूर्व-मौजूदा प्रतिरक्षा के स्तर और हस्तक्षेपों की गति पर निर्भर करता है; सुपरस्प्रेडिंग जैसी विषमता एक ही औसत संचरणशीलता को बहुत अलग महामारी आकार उत्पन्न कर सकती है।