许多寄生虫蠕虫，包括引起全面尾cer虫，偏航，沙眼和血吸虫病的蠕虫，是大众药物运动的目标，可以控制甚至消除地方性社区中的疾病。正如我们之前在此博客上谈到的那样，大众药物管理局（MDA）要求当地卫生工作者，国家控制计划和非政府组织为提供药物提供努力，并提供促进药物分配的努力。

量化这些程序成功的标准方法是使用数学模型将未来投影。这种方法通常涉及一系列微分方程 - 从最简单的意义上讲，这些方程描述了个人感染的速度，将这些感染传递给他人并从感染中恢复过来（图1）。流行病学模型在埃博拉控制工作，识别消除疟疾的稳定性，和我们需要接种疫苗以防止爆发的个人比例。

尽管这些数学模型非常有用，但它们通常需要大型数据集来开发。当生物过程不太了解时（即有多少蜗牛在村庄中脱落了cercariae）时，这些模型变得更加难以解释。有一个普遍的说法：‘垃圾进垃圾出。’如果数据更稀缺或很难系统地收集，则一种选择是开发“无模型”分析。

一个流行病学家小组着手开发新的分析工具，这些工具不需要大量数据来评估MDA程序的成功。特别是，他们专注于获得消除寄生虫的可行性。尽管MDA的目标最初是为了控制发病率而发展的，但某些运动的成功已转向消除目标。但是，我们怎么知道是否可以消除呢？我们如何确定这需要多长时间？

作者专注于经历有性繁殖的寄生虫，特别是关注血吸虫病。黑象蠕虫在人类宿主中达到性成熟。一旦尾car虫感染了人类，它的余生就仅限于人类，并且必须找到伴侣产生卵以延长线条。作者认为，我们不需要杀死所有蠕虫就可以消除社区中的疾病。他们假设在非常低的丰度下，蠕虫种群不太可能找到伴侣，人口将拒绝。这种现象称为合同效应。有机体需要与自己的物种相互作用 - 用于交配目的，防御（反侵犯），合作喂养或对栖息地的改变。例如，狼依靠包装来寻找食物，而麋鹿可以更有效地观察大型群体的掠食者。对于血吸虫，如果治疗将蠕虫的密度降低到基本低的水平，那么新的感染不太可能找到伴侣，并且种群会向下旋转（图2）。

在动物种群中，我们监测人口的增长和下降，因为在给定时间段内，每个成年人的后代平均数量。这也可以用于寄生虫 - 这使我们知道一个蠕虫生产了多少个新蠕虫。在他们的论文中Arakala及其同事使用一些巧妙的数学来估计增长率（在注释为r的论文中_eff）并将其与人类平均蠕虫负担的变化联系起来。在MDA运动中，我们经常有有关治疗前后感染强度的数据（对于血吸虫病，这是每克/10ml/10ml的平均卵）和覆盖率数据（即处理了多少比例的人群）。使用更多的数学，作者证明，仅使用这些指标也可以衡量消除可行性。

如果在该系统中效应很重要（图3中所谓的PDD），则消除是可行的。同样有趣的是，通过计算两个参数，反弹率和消除可行性系数，可以检测到消除是否可行，甚至在蠕虫种群接近零之前也将是稳定的。这为监视和跟踪淘汰的进度提供了令人兴奋的新工具，因为它依赖于随时可用的数据。但是，此方法专门用于低传输设置，在感染率已经较低并且消除议程上。

本文重点介绍了测试分析的理论数据，因此看到这些方法应用于现场数据将很有趣。预测MDA运动是否会在最初5年内取消的能力是一个令人兴奋的前景。如果MDA在降低寄生虫反弹率方面没有成功，这也为提倡其他干预措施（即蜗牛控制）提供了重要的证据，从而提供了可持续和有效的控制。