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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.10.2020.tde-06052021-092751
Document
Auteur
Nom complet
Nicolas Cespedes Cardenas
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2020
Directeur
Jury
Grisi Filho, José Henrique de Hildebrand e (Président)
Amaku, Marcos
Galvis, Jason Onell Ardila
Lage, Andrey Pereira
Machado, Gustavo
Titre en anglais
Analysis of static and temporal trade animal network for evaluation of simulation of disease quality
Mots-clés en anglais
Animal surveillance
Epidemiology
Network analysis
Spread disease models
Resumé en anglais
Social network analysis (SNA) is a powerful tool to describe the impact of the animal trade on the spread of pathogens, and to generate essential patterns that can be used to understand, prevent and mitigate possible outbreaks. This study aimed to describe and analyze animal movement networks between pig properties in the state of Santa Catarina (SC) and cattle in the state of Rio Grande do Sul (RS), to guide the surveillance of diseases transmitted by contact based on interactions between properties (farms and farms), using different models of disease spread with specific objectives for each state. For the state of SC the static and temporal network was described, the internal communities of commerce were calculated, and the effectiveness of control actions through analysis of contact chains. Based on this information, two indexes were proposed at the municipal level to classify them according to their participation in the network. For the state of RS, the static and temporal transport network of cattle and buffaloes and the types of connected components of the network were described. A Susceptible-Occult-Reactive-Infectious scattering model (SORI) was implemented to represent the dynamics of bovine tuberculosis (TB) in the population, in addition, control actions were tested using the proposed model. The results showed highly connected networks with well-defined temporal and spatial dynamics. The simulation models demonstrated that it is possible to reduce the size of epidemic outbreaks, strategically selecting properties, based on SNA metrics such as “degree” and “betweenness”. This information is important for targeting risk-based infectious disease surveillance systems.
Titre en portugais
Análise de redes estáticas e temporais de trânsito animal para avaliar a qualidade das simulações de doença
Mots-clés en portugais
Analise de redes
Epidemiologia
Modelos de espalhamento
Vigilância animal
Resumé en portugais
A análise de rede sociais (SNA) é uma ferramenta poderosa para descrever o impacto do comércio de animais na disseminação de patógenos, e gerar padrões essenciais que podem ser usados para entender, prevenir e mitigar possíveis surtos. Este estudo teve como objetivos descrever e analisar as redes de movimentação animal entre propriedades de suínos do estado de Santa Catarina (SC) e bovinos do estado do Rio Grande do Sul (RS), para dirigir a vigilância de doenças transmitidas por contato baseado nas interações entre as propriedades (granjas e fazendas), utilizando diversos modelos de espalhamento de doença com objetivos específicos para cada estado. Para o estado de SC foi descrita a rede estática e temporal, foram calculadas as comunidades internas de comércio, e a efetividade das ações de controle através de análises de cadeias de contato. Baseado nessas informações, foram propostos dois índices no nível de municípios para classificá-los de acordo com a sua participação na rede. Para o estado do RS foi descrita a rede estática e temporal de transporte de bovinos e bubalinos e os tipos de componentes conectados da rede. Um modelo de espalhamento Susceptível-Oculto-Reativo-Infeccioso (SORI) foi implementado para representar a dinâmica da tuberculose bovina (TB) na população, adicionalmente, foram testadas ações de controle utilizando o modelo proposto. Os resultados mostraram redes altamente conectadas e com dinâmicas temporais e espaciais bem definidas. Os modelos de simulação demostraram que é possível reduzir tamanhos de surtos epidêmicos, selecionando estrategicamente propriedades, baseado em métricas de SNA como “degree” e “betweenness”. Estas informações são importantes para o direcionamento de sistemas da vigilância de doenças infeciosas baseada no risco.
 
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Date de Publication
2021-06-04
 
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