数字流行病学能否揭示犬恶丝虫病的出现及当前分布？

媒介传播病原体的出现与扩散——例如由蚊虫传播的寄生虫犬恶丝虫（Dirofilaria immitis），其为犬心丝虫病的病原体——正对公共卫生和兽医卫生构成日益严峻的挑战。这些寄生虫已由南欧扩展至中欧和东欧，在这些地区，宠物和野生动物中的本地获得性传播正被越来越多地记录到，并且目前已被视为一种新发传染病。理解其出现的动态过程以及公众认知，对于实施有效监测和干预至关重要。在本研究中，我们评估了由 Google Trends（GT）衡量的人类在线搜索行为是否能够反映匈牙利犬丝虫病出现的模式。我们分析了2012年至2025年与心丝虫相关术语的 GT 数据，探讨其地理和时间趋势。 我们的分析显示，自2012年起，搜索兴趣随时间持续上升，并在2015年后显著增加。在空间分布上，最高的相对搜索量集中于匈牙利东南部。我们发现，区域搜索活动与蚊虫感染率之间存在显著的正相关关系。这些研究结果表明，GT 衍生数据能够准确反映犬丝虫病在时间上的增长趋势及其地理分布，支持将数字流行病学作为一种补充性监测工具，以指导针对新发媒介传播疾病的公共卫生与兽医防控策略。

媒介传播病原体的出现与传播，例如由蚊虫传播的寄生虫犬恶丝虫（Dirofilaria immitis）——犬心丝虫病的病原体——正对公共卫生和兽医卫生构成日益严峻的挑战。这些寄生虫已从南欧扩展至中欧和东欧，在这些地区，宠物和野生动物中的本地传播病例正被越来越多地记录下来，并且目前已被视为一种新兴传染病。理解其出现的动态过程以及公众认知，对于开展有效监测与干预至关重要。在本研究中，我们评估了以 Google Trends（GT）衡量的人类在线搜索行为是否能够反映匈牙利犬恶丝虫病流行出现的模式。我们分析了 2012 年至 2025 年间与心丝虫相关术语的 GT 数据，探讨其地理和时间趋势。分析结果显示，自 2012 年起，搜索兴趣随时间持续上升，并在 2015 年后显著增长。在空间分布上，最高的相对搜索量集中于匈牙利东南部。我们发现，区域搜索活动与蚊虫感染率之间存在较强的正相关关系。这些发现表明，GT 衍生数据能够准确反映犬恶丝虫病在时间上的增长趋势及其地理分布特征，支持将数字流行病学作为一种补充性监测工具，用于为新兴媒介传播疾病的公共卫生与兽医防控策略提供依据。

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