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估计有效再生数对于理解和管理传染病暴发至关重要。对于登革热这类媒介传播疾病，传播过程取决于环境和空间条件：温度会影响蚊体内的外部潜伏期，从而改变传播时序，而空间上的邻近性则可能导致传播聚集。我们将温度依赖型（TD）代际时间（GT）分布以及一个按距离对传播可能性进行加权的空间衰减函数整合进 Wallinga & Teunis 估计框架中。模拟比较了以下情景：经空间调整的疾病病例其真实代际时间为 TD 或温度无关型（TI），并分别与其对应的模型假设进行对照。通过与真实值比较的百分误差来评估所估计的每日再生数（Rt）。我们发现，误差主要由方差而非偏差驱动，这表明传染源归属中的随机不确定性是不准确性的主要来源，而不是系统性的模型失配。若采用一种对地理上相近的感染源—被感染者配对赋予更高传播概率的空间加权函数（高斯空间衰减），则衡量估计值与真实值偏离程度的百分误差优于其他备选空间核函数。在高斯空间核下，当真实情况为 TD 时，错误设定温度依赖性会导致更高误差（16–38% 对 36–58% 偏离）；而当真实情况为 TI 时，误差则相近（32–52% 对 35–56% 偏离），这表明当底层传播过程中不存在温度依赖性时，结果对温度依赖设定的敏感性有限。对新加坡登革热病例数据的应用显示，与时间序列平滑方法相比，经空间调整的模型产生了波动性更大的轨迹；其中，高斯衰减比指数衰减产生了更稳定的估计，而 TD 模型带来了适度改进，这表明显式建模空间异质性和 TD 传播动力学会提高模型对病例数细微波动的响应性。我们的框架在不同气候条件下均具有稳健性，这一点已通过采用更广温度范围的模拟得到验证，并表明其在回顾性分析中具有有益的应用价值。
估计有效再生数对于理解和管理传染病暴发至关重要。对于登革热等媒介传播疾病而言，传播依赖于环境和空间条件：温度会影响蚊体内的外潜伏期，从而改变传播时序，而空间上的邻近性则可能导致传播聚集。我们将温度依赖型（TD）代际时间（GT）分布以及一个按距离对传播可能性进行加权的空间衰减函数整合进 Wallinga & Teunis 估计框架中。模拟比较了以下情景：经过空间调整的疾病病例其真实代际时间为 TD 或温度无关型（TI），以及与之对应的模型设定假设。通过与真实值比较的百分误差，对所估计的每日再生数（Rt）进行了评估。我们发现，误差主要由方差而非偏倚驱动，这表明感染来源分配中的随机不确定性是不准确性的主要来源，而非系统性的模型失准。假设采用一种对地理上相近的传染者—受染者配对赋予更高传播概率的空间加权函数（高斯空间衰减），则衡量估计值与真实值偏离程度的百分误差优于其他替代性空间核函数。当真实传播过程为 TD 时，在高斯空间核下错误设定温度依赖性会导致更高误差（16–38% 对比 36–58% 的偏离）；而当真实传播过程为 TI 时，两者误差相近（32–52% 对比 35–56% 的偏离），这表明当底层传播过程中不存在温度依赖性时，模型对温度依赖性的敏感性有限。将该方法应用于新加坡登革热病例数据表明，经空间调整的模型比时间序列平滑方法产生更具波动性的轨迹，其中高斯衰减比指数衰减得到更稳定的估计，而 TD 模型带来了适度改进，这表明显式建模空间异质性和 TD 传播动力学会提高模型对病例数微小波动的响应性。我们的框架在不同气候条件下均具有稳健性，这一点已通过采用更宽温度范围的模拟得到验证，并表明其在回顾性分析中具有有用的应用价值。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.29.728636v1?rss=1
🏷️ 登革热 时变再生数 温度依赖代际时间 空间传播建模 媒介传播疾病 Wallinga-Teunis方法