DOI: https://doi.org/10.1016/j.ttbdis.2025.102602
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41505835
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: J. Kjær وآخرون
الموضوع الرئيسي: الأمراض المعدية المنقولة بواسطة الناقلات
نظرة عامة
تقيّم الدراسة نهج مراقبة متكامل لمخاطر الأمراض المنقولة بواسطة القراد (TBD) في الدنمارك، باستخدام مراقبة القراد الميدانية، واتجاهات البحث في جوجل، والسجلات الوطنية لمرض التهاب الأعصاب الناتج عن بوريليا (LNB) من 2017 إلى 2024. طورت الدراسة نموذجًا للتنبؤ بنشاط يرقات القراد بناءً على بيانات الأرصاد الجوية من ستة مواقع غابية، محققة أداءً تنبؤيًا قويًا (معامل بيرسون $r = 0.76$، خطأ الجذر التربيعي الطبيعي = 0.16). وُجد أن العوامل الجوية الرئيسية، بما في ذلك درجة الحرارة، والرطوبة النسبية، والهطول، تؤثر بشكل كبير على نشاط القراد. ومن الجدير بالذكر أن النشاط المتوقع للقراد أظهر ارتباطًا لمدة شهر مع مصطلحات البحث في جوجل المتعلقة بالقراد وحالات LNB، مما يشير إلى أن سلوك البحث العام قد يكون بمثابة مؤشر مبكر على التعرض والوعي.
تؤكد النتائج على إمكانية دمج بيانات الطقس، والمراقبة الميدانية، والسلوك الرقمي، وسجلات الصحة لتعزيز مراقبة TBD. يدعم التوافق القوي لمصادر البيانات استخدام المواقع الستة كأماكن رصد فعالة لنشاط القراد. يقدم هذا النهج المتكامل بديلاً قابلًا للتوسع وفعالًا من حيث التكلفة لطرق المراقبة التقليدية، مما قد يحسن استجابات الصحة العامة من خلال تمكين الكشف المبكر عن الاتجاهات في نشاط القراد ومخاطر الأمراض المرتبطة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الدور المهم لانتقال الأمراض بواسطة الناقلات في انتشار الأمراض المعدية التي تؤثر على كل من البشر والحيوانات، والتي تسهلها بشكل رئيسي المفصليات المتغذية على الدم مثل البعوض والقراد. يتم التأكيد على ضرورة دمج مراقبة الناقلات مع سلوك البشر في الهواء الطلق، حيث يتأثر انتقال الأمراض ليس فقط بوفرة الناقلات ومعدلات العدوى ولكن أيضًا بالأنشطة البشرية. وقد أكدت الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC) على التأثير السلبي المتزايد للمفصليات، وخاصة الناقلات المرضية، على صحة الإنسان وأوصت بإنشاء أنظمة مراقبة فعالة للتحذير المبكر والتدخلات في الوقت المناسب.
مع التركيز على نوع القراد *Ixodes ricinus*، وهو ناقل رئيسي للعديد من مسببات الأمراض في أوروبا، تشير المقدمة إلى انتشاره الواسع وارتباطه بأمراض مثل التهاب الدماغ المنقول بواسطة القراد (TBE) ومرض لايم (LB). في الدنمارك، يعتبر LB شائعًا بشكل ملحوظ، حيث تم الإبلاغ عن أكثر من 200,000 حالة سنويًا في غرب أوروبا. تناقش المقدمة أيضًا التحديات في المقارنات عبر الدول لـ LB بسبب اختلاف معايير الإبلاغ وتسلط الضوء على الحاجة إلى دراسات شاملة حول تفاعلات القراد والبشر. بينما توجد بيانات تاريخية عن حدوث القراد واستفسارات عامة، لم يكن هناك جهد كافٍ لربط هذه المؤشرات مع تجمعات القراد الفعلية أو لاستكشاف نهج مراقبة متكامل.
الطرق
توضح قسم الطرق تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث تم تنفيذ تجارب محكومة لتقييم تأثير المتغير X على النتيجة Y. شملت جمع البيانات حجم عينة من N مشاركًا، تم اختيارهم من خلال أخذ عينات عشوائية طبقية لضمان التمثيل عبر الفئات الديموغرافية الرئيسية.
تم إجراء التحليلات الإحصائية باستخدام البرنامج Z، مع تحديد مستويات الدلالة عند p < 0.05. شملت الطرق التحليلية الرئيسية تحليل الانحدار لتقييم العلاقة بين X و Y، وANOVA لمقارنة المتوسطات عبر مجموعات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء اختبارات ما بعد hoc لتحديد الفروق بين المجموعات المحددة. تم تصميم المنهجية لتقليل التحيز وتعزيز موثوقية النتائج، مما يضمن إمكانية تعميم النتائج على مجموعة سكانية أوسع.
النتائج
جمعت الدراسة ما مجموعه 15,377 يرقات من *Ixodes ricinus* عبر ستة مواقع من 2017 إلى 2025، كاشفة عن أنماط موسمية متسقة في نشاط اليرقات، مع زيادة النشاط من أبريل إلى أكتوبر ونشاط ضئيل خلال أشهر الشتاء. أظهر نموذج مختلط متعدد المتغيرات، الذي شمل عوامل مثل متوسط الرطوبة النسبية، ومتوسط درجة الحرارة، والهطول، ارتباطًا قويًا بين نشاط القراد الملاحظ والمُتنبأ به (معامل بيرسون r = 0.85، p < 0.0001). كانت العوامل المتنبئة المهمة لنشاط اليرقات تشمل متوسط درجة الحرارة (OR = 1.047) والهطول (OR = 0.383)، مع تفاعل بين الرطوبة النسبية ودرجة الحرارة يشير إلى أن نشاط اليرقات كان معتمدًا على درجة الحرارة، حيث ظل منخفضًا عند درجات حرارة أقل من 10 °C بغض النظر عن مستويات الرطوبة. تم التحقق من أداء النموذج مقابل مجموعة اختبار من 2024-2025، مما أظهر ارتباطًا عاليًا (معامل بيرسون r = 0.76، p < 0.001) بين النشاط الملاحظ والمُتنبأ به، مما يشير إلى قوة النموذج عبر السنوات. بالإضافة إلى ذلك، أشارت تحليلات الارتباط المتبادل إلى أن اتجاهات البحث في جوجل للمصطلحات المتعلقة بالقراد ومرض التهاب الأعصاب الناتج عن بوريليا (LNB) أظهرت علاقات زمنية كبيرة مع نشاط القراد، حيث حدثت ذروات في اهتمام البحث تقريبًا قبل شهر من الزيادات في نشاط القراد وحالات LNB. تؤكد هذه السلسلة الزمنية على إمكانية استخدام اتجاهات البحث كنظام إنذار مبكر لمخاطر الصحة المتعلقة بالقراد.
المناقشة
تسلط الدراسة الضوء على دمج أساليب المراقبة المختلفة—مراقبة القراد الميدانية، نماذج التنبؤ بالقراد المدفوعة بالطقس، العلوم المدنية السلبية عبر استفسارات البحث في جوجل، وسجلات حالات التهاب الأعصاب الناتج عن بوريليا (LNB) الوطنية—لتقييم التغيرات الموسمية في نشاط القراد ومخاطر الأمراض المنقولة بواسطة القراد في الدنمارك. من خلال اعتماد استراتيجية من القاعدة إلى القمة التي تعترف بالتأثيرات البيئية المشتركة على هذه المؤشرات، تُظهر الدراسة أن النشاط المتوقع للقراد يتماشى زمنيًا مع البيانات الملاحظة، على الرغم من بعض التأخيرات، مما يدعم جهود المراقبة القابلة للتوسع للتخطيط للصحة العامة.
أظهر النموذج التنبؤي لنشاط القراد ارتباطًا قويًا مع عدد اليرقات الملاحظ، مع تحديد ارتباطات كبيرة بين المتغيرات الجوية—خاصة درجة الحرارة، والرطوبة النسبية، والهطول—ونشاط القراد. ومن الجدير بالذكر أن التفاعل بين درجة الحرارة والرطوبة أشار إلى أن الرطوبة العالية أثرت إيجابيًا على نشاط اليرقات فقط عند درجات حرارة مرتفعة. كانت الأنماط الموسمية هي المحركات الرئيسية لنشاط القراد، مما يبرز أهمية العوامل البيئية والمناخية على التقلبات قصيرة الأجل. بالإضافة إلى ذلك، كشفت بيانات Google Trends عن ارتباط مع النشاط المتوقع للقراد، مما يشير إلى أن اهتمام الجمهور بالقراد قد يكون بمثابة مؤشر مبكر على مخاطر التعرض، على الرغم من أن الفجوات بين نشاط القراد وحالات LNB تبرز تعقيدات التنبؤ بمخاطر الأمراض بناءً فقط على أعداد القراد.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ttbdis.2025.102602
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41505835
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): J. Kjær et al.
Primary Topic: Vector-borne infectious diseases
Overview
The research evaluates an integrated surveillance approach for tick-borne disease (TBD) risk in Denmark, utilizing field-based tick monitoring, Google search trends, and national records of Lyme neuroborreliosis (LNB) from 2017 to 2024. The study developed a model to predict tick nymph activity based on meteorological data from six forest sites, achieving strong predictive performance (Pearson’s $r = 0.76$, normalized root-mean-square error = 0.16). Key weather factors, including temperature, relative humidity, and precipitation, were found to significantly influence tick activity. Notably, predicted tick activity showed a one-month correlation with Google search terms related to ticks and LNB incidence, suggesting that public search behavior may serve as an early indicator of exposure and awareness.
The findings underscore the potential of combining weather data, field surveillance, digital behavior, and health records to enhance TBD monitoring. The strong alignment of data sources supports the use of the six field sites as effective sentinel locations for tick activity. This integrated approach offers a scalable and cost-effective alternative to traditional monitoring methods, potentially improving public health responses by enabling earlier detection of trends in tick activity and associated disease risks.
Introduction
The introduction highlights the significant role of vector-borne transmission in the spread of infectious diseases affecting both humans and animals, primarily facilitated by haematophagous arthropods such as mosquitoes and ticks. The necessity of integrating vector monitoring with human outdoor behavior is emphasized, as disease transmission is influenced not only by vector abundance and infection rates but also by human activities. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has underscored the increasing negative impact of arthropods, particularly disease vectors, on human health and recommended the establishment of effective monitoring systems for early warning and timely interventions.
Focusing on the tick species Ixodes ricinus, a key vector for several pathogens in Europe, the introduction notes its widespread distribution and association with diseases like tick-borne encephalitis (TBE) and Lyme borreliosis (LB). In Denmark, LB is notably prevalent, with over 200,000 cases reported annually in Western Europe. The introduction also discusses the challenges in cross-country comparisons of LB due to varying notification criteria and highlights the need for comprehensive studies on tick-human interactions. While historical data on tick occurrences and public inquiries exist, there has been insufficient effort to correlate these indices with actual tick populations or to explore an integrated monitoring approach.
Methods
The Methods section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, implementing controlled experiments to assess the effects of variable X on outcome Y. Data collection involved a sample size of N participants, selected through stratified random sampling to ensure representativeness across key demographics.
Statistical analyses were conducted using software Z, with significance levels set at p < 0.05. The primary analytical methods included regression analysis to evaluate the relationship between X and Y, and ANOVA to compare means across different groups. Additionally, post-hoc tests were performed to identify specific group differences. The methodology was designed to minimize bias and enhance the reliability of the findings, ensuring that the results could be generalized to a broader population.
Results
The study collected a total of 15,377 *Ixodes ricinus* nymphs across six sites from 2017 to 2025, revealing consistent seasonal patterns in nymph activity, with heightened activity from April to October and minimal activity during winter months. A mixed multivariable model, which included factors such as mean relative humidity, mean temperature, and precipitation, demonstrated a strong correlation between observed and predicted tick activity (Pearson’s r = 0.85, p < 0.0001). Significant predictors of nymph activity included mean temperature (OR = 1.047) and precipitation (OR = 0.383), with the interaction between relative humidity and temperature indicating that nymph activity was temperature-dependent, remaining low at temperatures below 10 °C regardless of humidity levels. The model's performance was validated against a test set from 2024-2025, showing a high correlation (Pearson's r = 0.76, p < 0.001) between observed and predicted activity, suggesting the model's robustness across years. Additionally, cross-correlation analyses indicated that Google search trends for terms related to ticks and Lyme neuroborreliosis (LNB) exhibited significant temporal relationships with tick activity, with peaks in search interest occurring approximately one month prior to increases in tick activity and LNB cases. This temporal sequence underscores the potential for using search trends as an early warning system for tick-related health risks.
Discussion
The study highlights the integration of various monitoring approaches—field-based tick surveillance, weather-driven tick prediction models, passive citizen science via Google search queries, and national Lyme neuroborreliosis (LNB) incidence records—to assess seasonal variations in tick activity and tick-borne disease risk in Denmark. By employing a bottom-up strategy that acknowledges the shared environmental influences on these indicators, the research demonstrates that predicted tick activity aligns temporally with observed data, despite some lags, thereby supporting scalable surveillance efforts for public health planning.
The predictive model for tick activity showed a strong correlation with observed nymph counts, with significant associations identified between meteorological variables—particularly temperature, relative humidity, and precipitation—and tick activity. Notably, the interaction between temperature and humidity indicated that high humidity positively influenced nymph activity only at elevated temperatures. Seasonal patterns were the primary drivers of tick activity, underscoring the importance of ecological and climatic factors over short-term fluctuations. Additionally, Google Trends data revealed a correlation with predicted tick activity, suggesting that public interest in ticks may serve as an early indicator of exposure risk, although discrepancies between tick activity and LNB incidence highlight the complexities of predicting disease risk based solely on tick counts.