Эпидемиология диабетической стопы в Букаву

Быстрые диагностические тесты (БДТ) поддерживают доступную диагностику заболеваний. Машинное обучение (МО) может улучшить интерпретацию БДТ, но часто полагается на большие, собственные и дорогостоящие библиотеки изображений из реального мира. Мы представляем SynSight - конвейер сегментации и классификации БДТ на основе МО, обученный на синтетических данных. Валидация проводилась на БДТ для ВИЧ (98% чувствительность, 99% специфичность) и COVID-19 (до 99% точности), SynSight позволяет быстро обучать МО без использования реальных обучающих изображений, успевая за развитием новых БДТ.

Фон. Вспышка вируса Бундиbugyo Эбола в Уганде в 2026 году, связанная с текущей эпидемией в Демократической Республике Конго (ДРК), распространилась благодаря человеческой мобильности через границы и внутри страны. Мы ставили цель количественно оценить модели импорта и распространения, чтобы обеспечить целенаправленные интервенции на субнациональном уровне. Методы. Мы построили сеть мобильности с направленным взвешиванием на основе данных Миграционной организации (IOM) о перемещении населения с 15 по 24 мая 2026 года (обнаружено 11,245 перемещений) и данных переписи населения Уганды 2024 года (45.9 миллионов человек). Была смоделирована стохастическая метапопуляционная модель SEIR, учитывающая предсимптоматическую передачу и перемещение контактных и инфекционных лиц, на протяжении 90 дней по 135 округам Уганды и двум провинциям ДРК. Реакцию 7-1-7 было явно смоделировано с динамическим охватом отслеживания контактов (40%[->]70%[->]85%). Мы оценили три сценария соблюдения (20%, 40%, 60%) для ненаркотических интервенций. Глобальный анализ чувствительности Соболя (500 выборок, 200 бутстрэппинг) выявил ключевые параметры, определяющие размер вспышки. Результаты. Сеть мобильности была разреженной (плотность 0.11), очень неравномерной (коэффициент Джини 0.67) и модульной (модулярность 0.5). Округ Кисоро имел наибольший риск импорта (входящая сила 3,823) и риска экспорта (исходящая сила 1,350), в то время как Кампала показала значительную входящую силу (1,290), но меньшую исходящую силу (150). В рамках сценария сдерживания (эффективное R = 0.35) модель прогнозировала медиану 22 кумулятивных случаев (95% CrI: 22-24) и 2 смерти (95% CrI: 2-4) в Кампале за 90 дней. Во всех остальных 134 округах медиана составила 0 случаев. Ненаркотические интервенции при высоком, среднем и низком соблюдении не дали статистически значимого снижения числа случаев (22 случая по всем сценариям). Суперраспространительные события происходили в 34.6-40.6% симуляций. Анализ чувствительности Соболя выявил инфекционный период (первый порядок 0.838), летальность случаев (0.738) и основной коэффициент рождаемости (0.664) как наиболее влиятельные параметры; параметры, связанные с мобильностью, имели значительно более низкие индексы общего порядка. Реакция 7-1-7 сама по себе, как ожидалось, сдержит вспышку вируса Эбола Бундиbugyo до примерно 22 случаев и 2 смерти в Кампале, при этом дополнительные ненаркотические интервенции не обеспечат значимого добавочного эффекта. Ресурсы следует сосредоточить на целенаправленном наблюдении в высокорискованных центрах импорта (Кисоро для пограничного контроля) и внутриэпидемических центрах (Кампала для ресурсов реагирования), а не на ненаправленных национальных интервенциях. Инвестиции в быструю характеристику специфических штаммов биологических параметров могут повысить предсказательную точность. Финансирование. Отсутствует. Контекст исследования. Доказательства перед этим исследованием. Мы искали в PubMed и новостях Всемирной организации здравоохранения (Служба новостей о вспышках заболеваний от 19 мая 2026 года) исследования моделирования вспышек вируса Бундиbugyo с использованием терминов "Bundibugyo", "ebolavirus", "spillover", "cross-border" и "stochastic model". Предыдущие вспышки в Уганде (2007-08; 131 подтвержденный случай, 42 смерти) и в ДРК (2012; 38 подтвержденных случаев, 13 смертей) показывали более низкую восприимчивость и коэффициент летальности, чем в случае вируса Эбола Заира, с оценками основного коэффициента рождаемости от 1.2 до 2.6. Вспышка вируса Эбола Заира в Норте Киву и Итури в 2018-20 годах - вторая по величине вспышка за всю историю, с 3,481 случаем и 2,299 смертями - была значительно осложнена вооруженным конфликтом, недоверием сообществ, плохой инфраструктурой и миграцией населения. Чамба и др. (2026) оценили вероятность импорта для Уганды в 94.2% с использованием стохастической ансамблевой модели, откалиброванной на лабораторно подтвержденные случаи. Однако ни одно опубликованное исследование не интегрировало данные о перемещениях из матрицы отслеживания перемещения (IOM) с эпидемическими прогнозами для предоставления оценок риска импорта и распространения на субнациональном уровне. В реальном времени моделирование сверхвспышек через границу для вируса Бундиbugyo было весьма ограниченным, а отсутствие лицензированной вакцины против вируса Бундиbugyo усложняет стратегии готовности и реагирования. Одновременно Бангелеса и коллеги проводили исследование по картированию мобильности населения в провинции Итури, используя месячные данные из Flowminder (с марта 2025 по март 2026) и вычислили нормализованный индекс интенсивности мобильности (MII) для всех 340 санитарных зон. Их анализ показал, что провинция Итури имела второй по величине средний MII в стране (25.3), уступая лишь Киншасе (26.6), и в 2.4 раза превышала национальную медиану (10.7). Критически важным является то, что три зоны эпицентра вспышки - Рвампара (MII 68.6, ранг 2), Бунья (MII 62.6, ранг 3) и Могбвалу (MII 49.9, ранг 11) - все превышали 95-й национальный перцентиль (41.4), подчеркивая исключительную связанность затронутых зон. Дополнительные преимущества этого исследования. В то время как Бангелеса и др. установили макроуровень интенсивности мобильности провинции Итури относительно остальной части ДРК, наше исследование расширяет эту работу, строя направленную, взвешенную сеть мобильности на уровне округов в Уганде, используя данные о перемещениях из матрицы отслеживания перемещения (IOM) (11,245 наблюдаемых перемещений). Мы демонстрируем, что сеть мобильности крайне неравномерна (Джини 0.67) и модульная (модулярность 0.5), при этом Кисоро выступает в качестве основного порта импорта (входящая сила 3,823), а Кампала - как округ с самой высокой нагрузкой (22 медианных случая). Мы также показываем, что реакция 7-1-7 сама по себе вполне вероятно сдержит вспышку до примерно 22 случаев, а дополнительные ненаркотические интервенции не принесут статистически значимого добавленного эффекта. Анализ чувствительности Соболя выявляет инфекционный период (первый порядок 0.838), летальность случаев (0.738) и основной коэффициент рождаемости (0.664) как наиболее влиятельные параметры, что информирует приоритеты целенаправленного сбора данных. Это первое исследование, предоставляющее оперативные рекомендации на уровне округов для реагирования на вспышку вируса Бундиbugyo с использованием данных о мобильности в реальном времени. Импликации всех доступных доказательств. Планы готовности должны приоритизировать целенаправленное наблюдение в высокорискованных центрах импорта (Кисоро для пограничного контроля) и внутренних эпидемических центрах (Кампала для ресурсов реагирования), а не ненаправленные национальные вмешательства. Исключительная связанность пострадавших зон, обрисованная Бангелеса и др., при том что провинция Итури имеет второй по величине MII в стране, и все три зоны эпицентра превышают 95-й процентиль, делают отслеживание контактов чрезвычайно трудоемким. Отсутствие лицензированной вакцины против вируса Бундиbugyo исключает стратегию вакцинации по кругу, которая была эффективна во всех шести предыдущих вспышках Эболы в ДРК, вызванной вирусом Эбола Заира. Быстрая характеристика специфических штаммов биологических параметров через отслеживание контактов и анализ последовательного интервала может дать большую отдачу, чем уточнение операционных протоколов. Усиленное трансграничное наблюдение в рамках Международных медицинских правил 2005 года и рамок Чрезвычайной общественной безопасности АфриканскогоCDC жизненно важно для гармонизации обнаружения и реагирования по всему тройному границе ДРК-Уганда-Южный Судан.

Фон. Новый тест на основе мазков, предназначенный для ближней диагностики (NPOC), представляет собой потенциально более дешевую и простую альтернативу тестированию методом Xpert MTB/RIF Ultra (Xpert-Ultra) для диагностики туберкулеза (ТБ). Тем не менее, критически важно понять, как их эффективность может различаться среди различных популяций, чтобы информировать о внедрении в программы и принятии клинических решений в реальной практике. Методы. Мы смоделировали работу тестирования мазков мокроты с использованием анализа MiniDock MTB и Xpert MTB/RIF (Xpert), используя положительное процентное согласие (PPA) с Xpert-Ultra, разбитое по полукачественной оценке. PPA для MiniDock MTB была получена на основе метаанализа с эффектами случайных факторов трех исследований точности диагностики. PPA для Xpert была получена из данных раннего диагностического исследования. Оценки PPA были применены к 1248 положительным результатам тестов Xpert-Ultra в рамках Фазы 1 исследования Start4All по семи странам, разбитым по месту набора участников (учреждение (n=1033) и сообщество (n=215)), сравнивая общий PPA с моделью, стратифицированной по полукачественным оценкам Xpert Ultra (от Trace до High). Результаты. Объединенный общий PPA составил 84,8% (95% ДИ: 67,1-93,8%) для MiniDock MTB и 93,1% (90,3-95,2%) для Xpert. Стратифицированное по оценкам моделирование показало более низкие значения PPA.

Предпосылки. Задержка роста в infancy остается серьезной проблемой общественного здравоохранения в странах с низким и средним уровнем дохода. Мы исследовали, влияли ли размер при рождении, микробиом кишечника младенца, биомаркеры роста и воспаления, а также макро- и микронутриенты грудного молока на результаты эффективности интегрированного пакета вмешательств в рост младенцев в 6 месяцев жизни. Методы. Этот медиаторный анализ был частью исследования «Интегрированные вмешательства для роста женщин и младенцев» (WINGS), факторного рандомизированного контролируемого испытания, проведенного в городских районах с низким и средним уровнем дохода в Дели, Индия. Пакет вмешательств включал питание, здоровье, воду, санитарные условия и гигиену (WASH), а также психосоциальную поддержку, предоставляемую в период предконцепции, беременности и раннего детства. В анализе участвовали 296 пар «мать-младенец» из группы, получившей вмешательства с предконцепции до конца беременности и раннего детства, и группы, получившей стандартное медицинское обслуживание. Используя контрфактическую причинно-следственную модель медиации, мы оценили медиирующие роли размера при рождении, биомаркеров младенцев в 3 месяца: инсулиноподобный фактор роста-1 [IGF-1], С-реактивный белок [CRP] и вид Bifidobacterium breve, а также биомаркеров грудного молока на третьем месяце (витамин B12 и общий белок). Результаты включали рост по возрастным z-оценкам (LAZ), вес по возрастным z-оценкам (WAZ), вес по длине z-оценкам (WLZ) в 6 месяцев, а также изменения этих антропометрических индексов между 3 и 6 месяцами. Множественные медиаторы оценивались одновременно с использованием параметрических регрессионных моделей, скорректированных по росту матери, индексу массы тела матери, наличию у семьи карты, подтверждающей нахождение ниже черты бедности, и месту рождения. Результаты. Пакет вмешательств значительно улучшил WAZ в 6 месяцев (общий эффект 0.31; 95% ДИ 0.04–0.58). Этот эффект был значительно медиирован через размер при рождении; снижение числа маловесных по гестационному возрасту (SGA) (средний причинно-следственный медиаторный эффект 0.15; 95% ДИ 0.04–0.28), что составляет примерно 44% от общего эффекта. Выводы. Улучшенный рост плода, отраженный снижением SGA, был основным биологическим путем, через который интегрированный пакет вмешательств оказывал влияние на рост младенцев в шесть месяцев.

Фон. Негативные симптомы при расстройствах шизофренического спектра (РШС) остаются недостаточно лечеными и требуют новых терапевтических подходов. Окситоцин может улучшить негативные симптомы, хотя его эффекты, по всей видимости, сильно зависят от контекста в соответствии с гипотезой социальной значимости. Мы провели рандомизированное, тройное слепое, плацебо-контролируемое пилотное исследование, сочетая интраназальный окситоцин с групповой терапией на основе внимательности (ГТВ), предполагая, что положительный социальный контекст ГТВ усилит эффекты, связанные с окситоцином. Методы. 47 участников с РШС (34% женщин) были рандомизированы для получения либо 24 ME окситоцина (ГТВ+ОКТ; n = 26), либо плацебо (ГТВ+ПЛА; n = 21) перед четырьмя сессиями ГТВ. Основным результатом были негативные симптомы, оцененные с помощью подшкалы негативных симптомов Шкалы позитивных и негативных синдромов (PANSS-N) после интервенции и через 4 недели. Вторичными результатами включались Шкала кратких негативных симптомов (BNSS), Шкала самооценки негативных симптомов (SNS) и дополнительные клинические показатели. Линейные смешанные модели оценили эффекты внутри и между группами. Результаты. Общее количество выбытия составило 14,89%, при этом один случай выбытия мог быть связан с лечением. Слепота была успешной. Участники завершили 95,63% сессий. Только группа ГТВ+ОКТ продемонстрировала значительные улучшения в PANSS-N от базового уровня до пост-интервенции (d = -0,74) и на контрольном осмотре (d = -0,77), с небольшим эффектом между группами на контрольном осмотре (d = 0,39). Общая оценка BNSS значительно улучшилась только в группе ГТВ+ОКТ от базового уровня до пост-интервенции (d = -0,88) и на контрольном осмотре (d = -0,91), при этом эффекты между группами были в пользу ГТВ+ОКТ на контрольном осмотре (d = -0,38). Серьезные нежелательные явления не наблюдались. Заключение. Эти данные предполагают, что окситоцин в сочетании с ГТВ может улучшить негативные симптомы при РШС и поддерживают дальнейшие масштабные исследования. Регистрация клинических испытаний: https://clinicaltrials.gov/study/NCT06136390, Регистрационный номер: NCT06136390.

Принятие решений относительно мер контроля за вспышками заболеваний представляет собой сложную задачу, поскольку доступные данные несовершенны, а эффекты вмешательства неопределенны. Сложные модели заболеваний могут моделировать экономические и медицинские последствия вмешательства, однако значительные требования к данным или вычислительным ресурсам в сочетании со специальными знаниями, необходимыми для калибровки, ограничивают их применение в реальном времени. Существуют более простые, быстрые и универсальные инструменты, но, как правило, они лишь оценивают или прогнозируют динамику передачи при заданных предположениях. Мы представляем EpiControl, гибкий инструмент (на языке R) для моделирования общественного здравоохранения, который поддерживает принятие решений и подстраивает полу-механистические модели под рутинные данные, используя управление с обратной связью и обучение на основе моделей, чтобы сбалансировать сложное моделирование политики с реакцией в реальном времени. EpiControl генерирует сценарии вмешательства, которые автоматически обновляются в соответствии с развивающейся динамикой, минимизируют затраты, соответствуют установленным пользователем целям политики (например, подавление пиков эпидемий) и остаются устойчивыми к непредвиденным изменениям. Используя примеры на основе вируса Эбола и COVID-19, мы показываем, как EpiControl может быстро находить оптимальные политики вмешательства, которые предотвращают перегрузку больниц, сокращают общественные потрясения и сохраняют контроль, несмотря на неопределенности в иммунитете, вакцинациях и динамике вариаций патогенов.