Die Hälfte der Ebola-Ausbrüche haben nicht erkannt, da der virus entdeckt wurde, im Jahre 1976, Wissenschaftler an der Universität von Cambridge Schätzung. Die neuen Erkenntnisse kommen angesichts steigender Besorgnis über Ebola in der Demokratischen Republik Kongo, und unterstreichen die Notwendigkeit für eine verbesserte Erkennung und schnelle Reaktion auf die Vermeidung künftiger Epidemien.

Die Forschung, geführt von Emma Glennon von Cambridge, Department of Veterinary Medicine, ist die erste Abschätzung der Anzahl der nicht erkannten Ebola-Ausbrüche. Obwohl diese tendenziell mit Clustern von weniger als fünf Personen, die Sie darstellen könnte, sowie über 100 Patienten-Fällen insgesamt. Die Studie, heute veröffentlicht in PLOS Vernachlässigte Tropenkrankheiten, gefunden, dass die chance der Aufdeckung einer isolierten Fall von Ebola wurde in weniger als 10 Prozent.

Glennon, ein Gates Cambridge-Gelehrter, sagt: „die Meisten mal, dass Ebola hat sprang von der Tierwelt zu den Menschen, diese Spill-over-Ereignis wurde nicht erkannt. Oft werden diese ersten Fälle nicht infizieren jemand anderes, aber in der Lage zu finden und Steuern Sie Sie lokal ist entscheidend, weil Sie nie wissen, welche dieser Veranstaltungen wachsen in voller Ausbrüche.“

„Wir selten finden, Ebola-Ausbrüche, während Sie noch einfach zu verwalten. Die Entfaltung Epidemie in der demokratischen Republik Kongo zeigt, wie schwierig es ist, die die Erkrankung stoppen, wenn er einmal außer Kontrolle geriet, auch mit internationalen intervention. Aber wenn ein Ausbruch wird Sie frühzeitig erkannt, können wir verhindern, dass die Ausbreitung mit gezielten low-tech-Interventionen, wie z.B. isolieren von infizierten Menschen und Ihre Kontakte.“

Die Wissenschaftler drei unabhängigen Datensätzen aus dem 2013-16 Ebola-Epidemie in West-Afrika zu simulieren Tausende von Ausbrüchen. Aus dieser Simulation, Sie arbeiteten sich, wie oft würden Sie erwarten, dass ein Spill-over-Ereignis zu verpuffen früh im Gegensatz dazu, wie oft Sie erwarten würden, um zu sehen, das Fortschritt in einem wahren Ausbruch. Dies erlaubte dem team, um Vergleiche mit gemeldeten Ausbruch Größen und Schätzung Erkennung von Clustern in verschiedenen Größen.