大规模流行病学建模：扫描巴西蚊媒疾病的时空模式

气候对登革热和基孔肯雅热等蚊媒疾病的影响已得到充分证实，但全面追踪大面积区域的长期时空趋势一直受到数据分散和分析工具有限的阻碍。本研究提供了一项前所未有的分析，从广度上估计了巴西全部 5,570 个市在 14 年（2010–2023 年）期间登革热和基孔肯雅热发病率的 SIR 传播参数。我们描述了用于估计这些参数的 Episcanner 计算流程，产生了一个可复用的数据集，描述了该时期巴西发生的所有登革热和基孔肯雅热疫情。分析揭示了气候-流行病关联的新见解：我们在巴西识别出虫媒病毒疾病发病率的独特地理和时间模式，突显了温度和降水等气候因素如何影响登革热和基孔肯雅热疫情的时间和强度。创新的 Episcanner 工具使研究人员和公共卫生官员能够详细探索这些模式，促进有针对性的干预和风险评估。本研究为气候驱动蚊媒疾病的长期动态及其与全球温度波动（如 ENSO 指数所捕捉到的）相关的地理特异性提供了一个新视角。