길들여진 개의 광견병 발병 역학 및 지속성에 대한 무증상 감염으로부터의 자연 획득 면역의 영향 모델링 2부
Apr 20, 2023
공간 구조와 입사에 따른 인간 반응의 통합
비공간 모델은 세 가지 면역 시나리오를 탐색하기 위해 인간이 매개하는 개의 움직임과 발생률 의존 인간 반응을 포함하는 공간 패치 모델로 확장되었습니다(그림 3). 인간이 매개하는 움직임과 발생률에 따른 인간 반응을 제외한 공간 모델 공식화의 결과는 그림 S2 및 S3에 나와 있습니다.
이러한 추가 가정을 통합하면 시나리오 A에 대한 시뮬레이션의 82.9%에서 질병이 지속되는 면역 부재 시 광견병의 지속 가능성이 비공간 모델에 비해 증가했습니다. 자연 획득 면역은 81.9%로 약간 낮았습니다. 높은 면역 시나리오 C에서 광견병은 이 R0 값에서 어떤 시뮬레이션에서도 지속되지 않았습니다. 시나리오 C는 높은 전염률을 가정하고 임상 감염으로 이어지는 모든 노출(φ=0.05)에 대해 9.5배 더 면역이 됩니다((1-φ)ρ 여기서 ρ=0.5 ). 결과적으로 패치 내에서 취약한 인구의 급속한 고갈은 지속 가능성을 줄였습니다.
면역 체계가 약화된 사람들은 플라크 형성에 더 취약합니다. 예를 들어, 면역 체계가 약화된 노인, 장기간 흡연자, 과도한 음주자 또는 특정 의학적 상태(예: 당뇨병, 고혈압, 비만 등)가 있는 사람은 플라크 형성률이 더 높습니다. 동시에 일부 연구에서는 신체의 장기 저등급 렌티바이러스 감염(예: 거대세포 바이러스, 단순 포진 바이러스 등)이 면역 체계를 손상시키고 혈관 플라크의 위험을 증가시킬 수 있음을 보여주었습니다. 따라서 면역력은 일상생활에서 매우 중요합니다. Cistanche는 면역력을 향상시킬 수 있습니다. 고기 회에는 다당류, 두 버섯, 황리 등과 같은 다양한 생물학적 활성 성분이 포함되어 있습니다. 이러한 성분은 면역 체계를 자극할 수 있습니다. 다양한 유형의 세포는 면역 활동을 증가시킵니다.
시나리오 A와 B 모두에 대해 발생률 중앙값은 타당하다고 간주되는 범위보다 높았지만 면역성이 없는 시나리오(A)에 비해 낮은 면역성 시나리오(B)에서 발생률이 낮았으며 중앙값은 5,566/1{ {22}}0,000 (시나리오 A, IQR: 2,583/100,000) 7,810/100,000 (시나리오 B, IQR: 3,485/ 100,000; 그림 3). 시나리오 B의 인구 감소 중앙값은 15%(IQR: 3%)로 타당한 범위 내에 있었지만 면역이 없는 경우(시나리오 A) 감소는 22%(IQR: 5%)로 더 컸습니다. 낮은 면역 시나리오(B)에서 전체 인구 수준의 혈청 유병률은 중앙값이 0.97%(IQR:0.42%)로 낮을 것으로 예측되었습니다. 따라서 낮은 수준의 자연 획득 면역을 통합하면 인구 전체의 혈청 유병률이 낮음에도 불구하고 예상 발생률을 낮추고 인구 감소를 완화했습니다.
광견병에 대한 자연 획득 면역의 지속 기간은 확립되지 않았으며, 현장 연구에서 백신 접종 후 검출 가능한 항체의 지속성을 기준으로 1차 분석은 평균 지속 기간을 1년으로 가정했습니다[36-38]. 그러나 이 기간을 3년(δ=1/1095)으로 늘려도 모델 출력은 크게 변하지 않았습니다(그림 4). 시나리오 B의 경우 면역 기간을 늘리면 혈청 유병률 중앙값이 0.97%(IQR:0.42%)에서 1.5%(IQR:0.7%)로 약간만 증가했습니다. 평균 수명이 2.2년(μ-1)으로 가정되는 국내 개 개체군의 빠른 이직으로 인해 혈청 양성 반응을 보인 개는 면역력이 약해지기 전에 사망할 가능성이 높으므로 자연 획득 면역의 더 오래 지속되는 영향을 제한합니다.
더 높은 R{{0}} 값을 1.5와 2로 가정하면 모델 출력이 크게 변경되었습니다(그림 4). R0을 높이면 고면역 시나리오 C에 대해 더 높은 지속 가능성이 나타났습니다. 광견병은 R0 1.5의 경우 시뮬레이션의 13.8%, R0의 경우 89.3%에서 지속되었습니다. 1.2의 R{{20}}에 대한 0.0 퍼센트에 상대적인 2의. 광견병이 지속된 시나리오 C에 대한 시뮬레이션에서 R0 1.5의 중간 발생률은 1141/1{{50}}0,000(IQR : 631/100,000) 인구 감소는 6.5%(IQR: 0.8%)로 그럴듯하다고 간주되는 범위와 일치합니다(그림 4). R0이 2인 경우 발병률은 3904/100000(IQR: 1313/100,000)으로 더 높았지만 인구 감소는 8.9%(IQR: 1.7퍼센트 ). 이 시나리오 C 시뮬레이션의 예상 혈청 유병률 중앙값은 R0이 1.5인 경우 6.8%(IQR: 3.8%), R0이 2인 경우 26.1%(IQR: 8.1%)였습니다. 시나리오 A와 B의 경우 R0을 1.5로 높이면 더 높은 발생률과 더 큰 인구 감소로 인해 그럴듯하다고 간주되는 수준 이상으로 이러한 출력이 증가합니다(그림 4). R0을 2로 더 높이면 모든 시뮬레이션에서 면역이 없는 시나리오(A)에서 광견병이 지속되지 않고 낮은 면역 시나리오(B)에서 시뮬레이션의 20.5%에서만 지속됩니다.
예상 혈청 유병률의 공간적 변이
인구 수준에서 1.2의 R{{0}}에 대한 예상 혈청 유병률은 낮았습니다. 그러나 그림 5와 같이 패치 간 혈청 유병률의 상당한 공간적 변화가 발생했습니다. 시나리오 B에 대한 각 시뮬레이션에 대해 무작위로 선택된 단일 패치에서 30 개인의 시뮬레이션 샘플링은 {의 중간 예측 샘플 혈청 유병률을 제공했습니다. {14}}. 그러나 샘플에서 혈청 양성 반응이 검출된 시뮬레이션의 11.1%에 대해 예상 혈청 유병률 중앙값은 3.3%였으며 최대 13.3%였으며 인구 수준 혈청 유병률은 0.97%(IQR:0.42%)였습니다. 따라서 샘플링 분포에 따라 샘플 혈청 유병률은 인구 수준 혈청 유병률과 크게 다를 수 있습니다.
논의
송곳니 광견병 모델의 면역성은 일반적으로 백신 접종에 대해서만 고려됩니다. 그러나 백신을 접종하지 않은 개인의 광견병 특이 항체는 가축 개 개체군에 대한 여러 연구에서 발견되었습니다. 이러한 항체의 중요성에 대해 여전히 논쟁이 있는 반면[16], 일부 연구에서 검출된 높은 혈청 유병률은 잠재적 영향을 고려해야 합니다. 본 연구에서는 광견병 역학에 대한 무증상 감염 및 면역의 영향을 탐색하기 위해 국내 개 광견병 모델을 개발했습니다.
비공간적 모델의 탐색은 광견병 발생을 제한하는 다른 요인이 없는 경우 자연적으로 획득한 면역이 광견병 발생을 안정화시키는 역할을 할 수 있음을 보여주었습니다. 공간 구조가 없고 광견병 전파가 주파수 의존적이라고 가정할 때 R0 값이 1.2인 경우 광견병 도입은 면역력이 없는 상태에서 가축의 개체수가 고갈될 것으로 예측되었습니다. 이전의 비공간적 광견병 모델에서 인구 고갈은 밀도 의존 전송 또는 인구 증가가 높은 낮은 R0 값[6,18,30]을 가정하여 방지되었습니다. 광견병의 전송 역학에 대한 연구는 이러한 가정이 더 높은 R0 값과 주파수 의존 전송에 대한 증거와 함께 잠재적으로 비현실적이라고 제안했습니다[9,18,27,34,35]. 우리의 모델은 면역 숙주가 감염될 수 있는 민감한 자손을 생산하기 때문에 자연적으로 획득한 면역이 발생률을 줄이고 감수성 인구의 고갈을 방지함으로써 이러한 가정 하에서 발병 지속성을 촉진할 수 있음을 시사합니다. 그러나 면역화 무증상 노출률이 높으면 발생률이 낮은 수준으로 낮아져 발생률이 확률적으로 사라질 가능성이 높아집니다. 따라서 비공간적 모델은 후천성 면역의 중간 수준에서 풍토성 감염이 가장 가능성이 높다고 예측했습니다.
비공간 모델은 제한된 가정으로 후천성 면역의 의미를 탐색할 수 있도록 허용했지만 광견병 역학의 주요 측면을 포착하지 못했습니다. 이전의 연구들은 광견병 역학의 중요한 요인으로 공간 구조, 인간이 매개하는 개의 움직임, 광견병 발병률 증가에 대한 인간의 반응의 중요성을 지적했습니다[4,18,28,51,52]. 이러한 요인을 통합한 공간 모델의 결과는 공간 구조와 인간의 개입이 발생을 제한하고 인구 멸종을 방지하기 위해 작용하기 때문에 면역이 없는 상태에서 광견병의 지속성이 발생할 수 있음을 보여주었습니다.
그러나 연간 발생률 및 인구 감소에 대한 모델 예측은 경험적 추정치보다 면역이 없는 경우 더 높게 유지되었습니다. 더 미세한 공간 구조와 더 높은 수준의 인간 개입을 포함하면 면역이 없을 때 현실적인 추정치를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, Beyer(2010)는 288마리의 개가 있는 단일 마을 규모의 공간 구조를 고려했으며[28], 이 모델의 총 수용 능력인 63,434마리에 비해 상당히 낮습니다. 이 미세한 구조는 내성을 포함하지 않고도 사실적인 출력을 이끌어 냈습니다. 또한 인간의 개입을 통해 높은 광견병 발병률에 대해 더 강한 반응을 가정하면 면역이 없을 때 발생률이 낮아졌습니다 (S2 그림). 이 응답의 강도를 추정하는 것은 매우 어렵습니다. Hampsonet al. (2009)는 탄자니아에서 감염성 개를 죽임으로써 감염 기간이 약 16% 감소했음을 발견했습니다.
그러나 이 반응이 발생률에 따라 어떻게 확장되고 시간적 및 공간적으로 변하는지는 불분명합니다. 이 관계를 포함하면 비현실적으로 높은 발생률을 방지할 수 있지만 이 효과의 강도가 확실하게 추정되지 않았기 때문에 공간 구조 및 면역과 같은 다른 요인과 관련된 영향을 설정하기 어렵습니다. 더 미세한 공간 구조나 더 강력한 인간 개입을 포함하면 그럴듯하다고 간주되는 범위 내에서 발병률을 줄일 수 있지만, 이러한 요인은 경험적 연구에서 보고된 혈청 유병률을 설명하지 않습니다[16]. 1.2의 R0에 대한 면역을 포함하면 관찰된 수준에 비해 예상되는 혈청 유병률이 낮음에도 불구하고 발병률이 낮아졌습니다. 따라서 잠재적으로 자연적으로 획득한 면역은 공간 구조 및 인간 개입과 함께 광견병 발병을 약화시켜 낮은 수준의 풍토병 감염으로 이어질 수 있습니다.
R{{0}} 값이 1.2인 경우 고려된 시나리오 중 어느 것도 발생 수준, 인구 감소 및 혈청 유병률이 현실적인 것으로 간주되지 않았습니다. 높은 면역 시나리오에서 광견병 지속성은 감수성 인구의 고갈로 인해 발생할 것으로 예측되지 않았습니다. 1.2의 R0의 경우 패치 내의 집단 면역은 16.7%(1- 1/R0=0.167)보다 한 번 이상 효과적으로 도달합니다. 인구의 면역입니다. 따라서 면역 노출로 인한 국소 감수성 고갈은 인구 수준의 혈청 유병률이 낮음에도 불구하고 상당한 전파 감소로 이어질 수 있습니다. 그러나 더 높은 R{{20}} 값을 1.5와 2로 가정하면 집단 면역에 도달하는 임계값이 더 높기 때문에 높은 면역 시나리오에서 시뮬레이션의 각각 13.8%와 89.3%에서 광견병이 지속되었습니다. . R0이 1.5인 경우, 이 시나리오에 따른 발병률 및 인구 감소 추정치도 경험적 추정치와 일치했습니다. 더 높은 전송률을 가정하면 R0 값 1.5 및 2에 대해 각각 6.8% 및 24.7%로 예측된 인구 수준 혈청 유병률 중앙값이 더 높아졌습니다. 이러한 추정치는 경험적 연구(예: Cleaveland et al.)에서 관찰된 수준에 더 가깝습니다. (1999)은 탄자니아와 Bahloul et al.에서 7.4%의 혈청 유병률을 보고했습니다. (2005) 튀니지에서 28.8%. 더 높은 R0 값은 개 광견병에 대해 일반적으로 보고되는 1~2 범위 내에 있습니다[9].
그러나 높은 면역 시나리오 하에서 개 광견병에 대해 일반적으로 고려되는 것보다 훨씬 더 높은 노출률과 임상 감염이 발생할 확률이 더 낮다고 가정했습니다. 예를 들어 높은 면역 시나리오에서 R0이 2인 경우 하루에 감염성 개당 12.9번의 노출률을 가정했으며 이러한 노출의 5%만이 임상 감염으로 이어졌습니다. 높은 면역 시나리오에 대한 이 매개변수화는 면역 발달 확률이 훨씬 더 높은 것으로 간주되는 박쥐의 리사바이러스 역학에 대해 가정된 것과 유사합니다[29,53]. 그러나 Hampson et al. (2009)는 평균적으로 광견병에 걸린 개가 감염 기간 동안 다른 2.15마리를 물고 그 중 49%가 임상 감염으로 발전한다고 추정했으며, 물기가 유일한 노출 원인으로 간주되는 경우 하루 12.9의 노출률이 비현실적으로 높다는 것을 시사합니다. 일부 집단에서 검출된 높은 경험적 혈청 유병률이 높은 노출률로 인한 것이라면 물린 노출 이외의 전염 경로가 항체 반응의 발달로 이어지고 있음을 시사할 수 있습니다. 시체 [12,13,54].
경험적 연구에서 발견된 높은 혈청 유병률은 더 높은 전파율을 반영할 수 있지만 다른 요인도 원인이 될 수 있습니다. RFFIT(Rapid Fluorescent Focus Inhibition Test)와 같은 중화 테스트가 ELISA에 비해 치명적이지 않은 노출을 감지하는 데 덜 특이적일 수 있다는 증거와 함께 혈청 테스트 간에 상당한 차이가 나타났습니다[21]. 예를 들어, RFFIT와 낮은 컷오프를 사용하여 Laikipia에서 검출된 28%의 높은 혈청 유병률은 위양성으로 부분적으로 설명될 수 있습니다[22]. 그러나 컷오프가 더 높은 ELISA를 사용한 연구에서도 혈청 유병률이 높은 것으로 나타났습니다[23,24]. 예를 들어, Cleaveland et al. (1999)은 ELISA를 사용하여 탄자니아의 국내 개 개체군에서 7.4%의 혈청 유병률을 발견했으며, 이 테스트를 사용하여 광견병이 없는 섬에서 위양성(false positive)이 발견되지 않아 높은 특이성을 시사합니다. 또 다른 가능성은 추가 혈청학적 및 감시 데이터가 없기 때문에 다른 순환 리사바이러스와 교차 반응이 발생하고 있다는 것입니다[16].
관찰된 혈청 유병률과 예측된 인구 수준 혈청 유병률 사이의 불일치에 기여할 수 있는 추가 요인은 공간적 변동입니다. 그림 5에서 볼 수 있듯이 예상 혈청 유병률은 전체 환경에서 일관되지 않았으므로 인구 전체의 예측 혈청 유병률은 샘플 혈청 유병률과 다를 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 최근 발병한 지역에서 국지적으로 샘플링하면 더 높은 수준의 경험적 혈청 유병률이 검출될 수 있습니다. 그러나 낮은 면역 시나리오에서 가장 높은 모의 샘플 혈청 유병률은 13.3%로 일부 경험적 연구에서 보고된 것보다 낮습니다[16]. 또한 경험적 연구는 대부분의 경우 더 큰 표본 크기와 다양한 위치에서 사용되어 인구 수준의 혈청 유병률에 더 근접하게 됩니다[예: 21,22].
광견병 혈청학의 해석에 대한 또 다른 도전은 자연 노출의 항체가 재노출에 대한 보호를 부여하는지 여부가 현재 알려지지 않았다는 것입니다[16]. 이전에 백신을 접종하지 않은 혈청 양성 개체가 면역과 일치하는 백신 접종에 대해 기억상실 반응을 보인다는 제한된 증거가 있습니다[15,23,38,55]. 그러나 백신을 접종한 개인의 경우에도 혈청학적 상태는 효과적인 면역 반응의 결정적인 증거가 아니며 검출 가능한 역가를 가진 개인은 여전히 질병에 굴복할 수 있습니다[56]. 치명적이지 않은 노출의 항체가 보호를 제공하지 않거나 부분적인 보호만 제공하는 경우 이는 예상 역학에 영향을 미칠 것입니다. 예를 들어, 부분 면역은 잠재적으로 동일한 전송 감소 없이 인구 내에서 더 높은 혈청 유병률이 발생하도록 허용하여 잠재적으로 더 높은 혈청 유병률 수준에서 지속 가능성을 증가시킬 수 있습니다.
이 연구의 결과는 광견병 감시 및 통제의 맥락에서 고려되어야 합니다. 이 연구에서 우리는 통제가 없을 때 지속성에 대한 자연 획득 면역의 영향을 고려할 수 있도록 모든 개가 예방 접종을 받지 않았다고 가정했습니다. Laikipia에서는 2015년부터 대량 예방접종이 실시되었고 지금까지 대부분의 개는 예방접종을 받지 않았을 것입니다[57]. 그러나 낮은 수준의 백신 접종 범위는 자연적으로 획득한 면역과 유사하게 작용하여 광견병 발병률을 낮추고 잠재적으로 지속성을 촉진할 수 있습니다. Kitalaet al. (2002)는 케냐의 Machakos 지구에서 24%의 적용 범위를 모델링했으며 이러한 낮은 수준의 적용 범위가 전송의 안정성을 증가시키고 고유한 정착으로 이어졌다는 것을 발견했습니다.
이 백서의 범위에 포함되지는 않지만 백신 접종과 치명적이지 않은 노출을 모두 포함하는 향후 작업은 제어 전략의 맥락에서 국내 개 개체군에서 자연 획득 면역의 영향에 대한 추가 통찰력으로 이어질 수 있습니다. 백신 접종은 역학에 대한 자연 획득 면역의 예상되는 영향을 감소시킬 수 있습니다. 그 결과 전파 감소가 노출을 감소시켜 예상되는 혈청 유병률을 감소시키기 때문입니다. 그 결과, 백신을 접종하지 않은 혈청 양성 반응의 의미에 대한 불확실성으로 인해 집단 내 높은 혈청 유병률이 집단 면역에 도달하고 광견병을 근절하기 위해 백신 접종 범위가 낮아야 한다는 증거로 받아들여서는 안 됩니다. 이 연구의 결과는 또한 광견병 감시를 위한 혈청학의 사용에 의문을 제기합니다. 혈청학은 임상 사례 보고에 의존하지 않는 광견병 감시를 수행하는 메커니즘을 제공할 수 있지만 구현 비용 외에도 광견병 혈청학을 해석하는 문제는 이 전략의 실현 가능성을 제한합니다. 그러나 광범위한 지리적 범위에 걸쳐 높은 광견병 혈청 유병률을 보고하는 연구의 수를 고려할 때[16], 무증상 노출로 이어지는 높은 전송률의 가능성을 고려해야 합니다. 특히 더 높은 R0 값은 효과적인 통제를 위해 더 높은 백신 접종 범위가 필요함을 나타냅니다.
사용된 모델링 방법에는 몇 가지 제한 사항이 있었습니다. 모델에서 Laikipia는 고립된 단위로 취급되었습니다. 실제로 카운티는 국내 개 개체수가 있는 다른 지역과 연속적입니다. 잠재적으로 광견병의 지속성은 중앙 아프리카 공화국의 N'Djamena, Chad 및 Bangui의 가축 개체군에서 볼 수 있듯이 Laikipia 내에서 질병을 지속하는 다른 개체군으로부터 광견병이 유입되면서 더 넓은 범위에서 발생합니다[43,45]. 인간 매개 개 이동의 매개변수화를 개선하고 카운티 외부로부터의 수입과 카운티 내 개 이동의 영향을 평가하기 위해서는 추가 데이터가 필요합니다[4]. 이 모델에서는 서로 다른 패치에 있는 감염자 간의 접촉이 거리에 의해 결정된다고 가정했습니다.
실제로 물리적 특징과 인간의 지리는 예를 들어 속성을 연결하는 도로의 존재 또는 울타리나 강과 같은 물리적 장벽의 존재 여부에 따라 접촉에 영향을 미칩니다[27]. 추가 제한 사항은 특정 매개 변수에서 이질성을 포착하지 못하는 것입니다. 광견병 전파는 대부분의 개체가 전혀 전파하지 않는 매우 이질적인 반면, 다른 개체는 많은 수의 다른 개체를 감염시킵니다[9]. 음의 이항 분포가 이러한 역학을 모델링하는 데 가장 적합한 것으로 제안되었지만[18], 확률론을 모델링하기 위해 Gillespie 알고리즘을 사용하면 특정 분포를 피팅할 수 없습니다. 잠복기 기간의 변화도 광견병 지속성에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다[4]. 이 이질성을 포함하면 광견병 지속 가능성이 높아질 수 있습니다.
결론적으로 우리의 결과는 무증상 면역 노출이 애완견의 광견병 역학에 역할을 할 수 있으며 질병 발병률과 인구 감소를 제한할 수 있음을 시사합니다. 그러나 광견병 개에 대한 공간 구조 및 인간의 반응과 같은 다른 요인에 대한 고려도 현실적인 광견병 역학을 근사화하는 데 필요합니다. 1.2의 R0에 대해 탐색된 자연 획득 면역에 대한 시나리오는 일부 경험적 연구에서 관찰된 것과 비교하여 낮은 예상 혈청 유병률을 생성했습니다. 더 높은 혈청 유병률은 국내 개 개체군 내에서 무증상 감염을 예방하는 더 높은 비율로 설명될 수 있지만, 혈청 유병률의 위양성 또는 공간적 변이도 기여할 수 있습니다. 높은 혈청 유병률이 높은 전파율을 나타내는 경우, 이는 이 질병을 효과적으로 통제하기 위해 높은 백신 접종 범위가 필요함을 뒷받침합니다.
지원 정보
S1 텍스트. 모델 매개변수화에 대한 추가 세부정보입니다. (PDF)
S2 텍스트. 비공간 모델의 민감도 분석 방법 및 결과. (PDF) S1 표. 25개의 모든 매개변수 조합에 걸친 비공간 모델에 대한 모델 결과는 그림 2의 히트 맵으로 표시됩니다. (PDF)
S1 그림. 자연적으로 획득한 면역이 없는 경우 모델 출력에 대한 발생률 의존 인간 반응의 영향(시나리오 A). (PDF)
S2 그림. R0=1에 대한 서로 다른 모델 공식에 걸친 면역 시나리오(A, B 및 C)의 모델 출력 비교.2. (PDF)
S3 그림. R0=1에 대한 다양한 모델 공식에 걸친 면역 시나리오(A, B 및 C)의 모델 출력 비교.5. (PDF)
S1코드. 이 파일에는 인간 매개 개 이동에 대한 이벤트 데이터 프레임을 생성하는 r 스크립트, 비공간 및 공간 모델 모두에 대한 모델 시뮬레이션을 실행하는 R 스크립트 및 CSV가 포함되어 있습니다. 공간 모델에 대한 접촉 행렬과 사용된 패치의 shapefile을 포함하는 파일입니다. (지퍼)
감사의 말
이 작업에 SimInf 패키지 사용에 대한 조언을 주신 Stefan Widgren 박사에게 감사드립니다.
저자 기여
개념화: Susannah Gold, Christl A. Donnelly, Rosie Woodroffe, Pierre Nouvellet.
공식 분석: Susannah Gold.
조사: 수잔나 골드.
방법론: Susannah Gold, Pierre Nouvellet.
감독: Christl A. Donnelly, Rosie Woodroffe, Pierre Nouvellet.
시각화: Susannah Gold. 쓰기 – 원본 초안: Susannah Gold.
쓰기 - 검토 및 편집: Susannah Gold, Christl A. Donnelly, Rosie Woodroffe, Pierre Nouvellet.
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