免费医学论文发表-由于人类生产力下降而导致钩端螺旋体病的全球、区域和国家级成本
抽象
背景
钩端螺旋体病是一种普遍的人畜共患疾病，具有“同一个健康”的优先地位和贫困疾病，缺乏对全球经济负担的估计。本研究旨在确定由于生产力损失而导致钩端螺旋体病的全球、区域和国家层面的成本。
方法学/主要发现
由于生产力损失而造成的钩端螺旋体病成本（以下简称生产力成本）是通过将钩端螺旋体病造成的残疾调整生命年（DALYs）转换为使用人均国内生产总值（GDP）的货币价值来估算的。特定国家残疾调整生命年损失来自先前发表的钩端螺旋体病全球负担研究。非卫生人均国内生产总值（人均卫生支出）用于残疾调整生命年的成本转换。具体国家的国内生产总值和卫生支出数据是从世界银行数据库中获得的。估计数是用名义美元和国际美元计算的。
据估计，2019年钩端螺旋体病的全球生产力成本为29亿国际元，低估计和高估计从3亿国际元到11亿国际元不等。中国（6亿国际元）、印度（52亿国际元）、印度尼西亚（3亿国际元）、斯里兰卡（4亿国际元）和美国（8亿国际元）因钩端螺旋体病造成的生产力成本最高。负担最重的4个国家中有6个在亚太地区。此外，中低收入国家的年生产力成本为2亿国际元，表明该疾病与贫困有关。
结论
生产力损失造成的成本估算虽然很大，但只是这种疾病总体经济负担的一小部分，其中还包括其他直接、间接和无形成本。对经济成本不同组成部分的现有部分估计表明，经济负担沉重，要求将钩端螺旋体病纳入全球卫生议程，以便进行全面的疾病控制和预防工作，包括疫苗开发。
作者摘要
钩端螺旋体病是一种影响人类和动物的普遍疾病，主要影响生活在资源贫乏环境中的个体，特别是在热带和亚热带地区。为了了解这种疾病的经济影响，我们估计了这种疾病的成本，假设该疾病导致的所有死亡和残疾都会导致人类生产力的损失。国家一级的估计数是利用世界银行公布的人均国内生产总值（国内总产值）数据进行的，这些数据将人均卫生支出从国内生产总值中剔除后。据估计，29年，由于生产力损失而导致钩端螺旋体病的平均年成本为3亿美元，可能高达2019亿美元。成本最高的国家是中国（52亿美元）、印度（3亿美元）、印度尼西亚（4亿美元）、斯里兰卡（8亿美元）和美国（4亿美元）。大多数成本最高的国家位于亚太地区，中低收入国家的年成本为6亿美元。然而，对生产力损失的估计只占钩端螺旋体病造成的总经济负担的一小部分，突出表明需要立即采取行动控制和消除该疾病并将其纳入全球卫生议程。
数字
Table 2图1图2表1Table 2图1图2表1
引文： Agampodi S， Gunarathna S， Lee J-S， Excler J-L （2023） 由于人类生产力丧失而导致钩端螺旋体病的全球、区域和国家级成本。PLoS Negl Trop Dis 17（8）： e0011291. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011291
编辑 器： 侯赛因·普纳瓦拉，塔夫茨医疗中心，美国
收到： 四月 10， 2023;接受： 6月 2023， 24;发表： 2023月 <>， <>
版权所有： ? 2023 阿甘波迪等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。
数据可用性： 所有相关数据都在手稿及其支持信息文件中。
资金： 作者没有收到这项工作的具体资金。
竞争利益： 提交人声明不存在相互竞争的利益。
介绍
钩端螺旋体病是全球分布最广泛的人畜共患疾病之一[1，2]。人类钩端螺旋体病是由超过35种致病性和中间钩端螺旋体[3]引起的，主要通过环境来源传播。啮齿动物（特别是大鼠）和农场动物，包括牛、猪、羊和其他家养（狗）和周边哺乳动物，是人类钩端螺旋体病的维持宿主[4]。人类是意外宿主，感染主要引起轻度流感样症状[5]。尽管早期口服抗生素治疗通常有效，但在疾病的免疫期晚期就诊通常会导致并发症。大约 10-15% 的病例可能会出现严重的并发症，伴有需要专门护理的多器官衰竭。一个多世纪前报道的Weil病[6]患有严重的肝肾功能不全，仅占严重并发症的一小部分。近期文献越来越多地报道了无黄疸的致命并发症，如严重肺出血和心肌炎[7，8]。
由于全球疾病负担（GBD）研究[8]没有将钩端螺旋体病作为一个单独的实体包括在内，因此钩端螺旋体病与其他被忽视的热带病相比的比较负担直到最近才在文献中出现。2015年，Costa等人[9]利用国家监测项目提供的国家级数据估计了全球钩端螺旋体病发病率，估计每年有1万例（03%CI 95，434–000，1，750）和000，58例钩端螺旋体病死亡（900%CI 95，23–800，95）[900]。然而，由于对该疾病的认识有限、临床表现不明确、诊断设施的可用性有限以及监测系统可靠性差，这些数字被认为被大大低估了[9]。此外，现有的诊断性检查并不理想，现有最佳检测遗漏了近10%的病例[40]。根据11年GBD，Torgerson等人估计，全球每年约有2015万（不确定区间ER 2.90-1万）残疾调整生命年（DALYs）因钩端螺旋体病而损失[25]。他们强调，钩端螺旋体病的负担约占4年GBD估计的全球霍乱负担的54%，远远超过被列为被忽视的热带病的其他几种疾病。
钩端螺旋体病是一种贫困疾病，即使在高收入环境中也是如此[13，14]。在钩端螺旋体病负担较高的国家>巴西，人均家庭收入增加1美元与钩端螺旋体抗体阳性率降低11%的风险相关[2]。其他几项分析研究也显示钩端螺旋体病与经济状况有直接且显著的相关性[2，15]。虽然风险和影响主要由城市和农村贫困社区承担，但钩端螺旋体病在国家一级的经济影响估计也极高。在巴西，钩端螺旋体病的财务影响估计为4万美元的非劳动工资，而33年的住院费用估计约为157，000美元[2010]。与16年里约热内卢洪水和泥石流相关的钩端螺旋体病爆发估计成本高达2011，100美元[800]。在菲律宾马尼拉，预防钩端螺旋体病的总经济价值估计为每年17.124亿美元[97]，占马尼拉大都会GDP的18.1%。Saizan 等人估计，在马来西亚吉兰丹预防钩端螺旋体病每年可节省约 13.106 至 7.315 亿美元[19]。2021年，钩端螺旋体病对新西兰的经济影响估计约为每年4.42万美元（95%置信区间：2.04-8.62）[20]。
尽管钩端螺旋体病被确定为最普遍的人畜共患疾病、“同一个健康”优先的疾病和贫困疾病，但从经济角度来看，对钩端螺旋体病全球负担的估计是一个重大差距。我们的研究旨在估计钩端螺旋体病的全球，区域和国家层面的成本归因于人类生产力的损失。
方法
在1993年《世界卫生报告》中首次使用残疾调整生命年来估计疾病负担[21]。它被定义为“用于衡量全球疾病负担和卫生干预措施有效性的单位，如疾病负担的减少所表明的那样。基本原理、假设和技术基础于1994年晚些时候发表[22]。GBD估计是首次使用DALYs对1990年进行的[23]。尽管早期存在理由批评[24]，但残疾调整生命年已成为疾病负担评估中使用最广泛的指标。
2001年，世界卫生组织（WHO）宏观经济与健康委员会[25]使用人均国内生产总值（GDP）和Weisbrod在1961年提出的人力资本方法将DALY损失转换为货币价值[26]。这种方法很容易理解，因为它假设每个残疾调整生命年损失的成本相当于该国的人均国内生产总值。因此，疾病造成的生产力损失的总成本可以通过将年度残疾调整生命年损失总数乘以该国人均国内生产总值来计算。这一拟议方法随后被用于评估因暴力[27]和癌症[28]而损失的残疾调整生命年的经济价值。这个概念是，与健康人的贡献相比，每个国家一个人的健康损失（以残疾调整生命年为单位）将导致对这个国家的经济贡献损失，定义了该国人均GDP。经济价值的计算方法是将每个国家的特定国内生产总值乘以特定疾病的残疾调整生命年。WHO关于确定疾病和伤害的经济后果的指南报告提出，卫生支出不应包括在内[29]。因此，在随后的研究中[30-36]，非健康GDP或净GDP被用来评估残疾调整生命年损失的经济价值。非卫生国内生产总值是“一个国家国内生产总值中不包括卫生总支出的组成部分”。它确定与疾病或死亡导致的直接卫生支出无关的价值成本。最近，世界卫生组织在非洲因疾病造成的生产力损失[37]使用相同的方法来评估残疾调整生命年损失造成的生产力损失。在我们的研究中，我们使用类似的方法来计算因钩端螺旋体病而损失的残疾调整生命年的生产力成本（框1）。
方框1.钩端螺旋体病相关国内生产总值损失计算的计算
国家总和人民委员会国家= 该国人均非卫生国内生产总值
国内生产总值国家= 该国人均国内生产总值
聚乙烷酮国家= 该国人均卫生支出
Lepto_NHGDPLoss国家= 该国钩端螺旋体病相关的国内生产总值损失
Lepto_DALYscountry = DALYs loss due to leptospirosis in the particular country
各国人均GDP和人均卫生支出的最新数据来自世界银行[38]。我们使用世界银行 2019 年的数据进行这些估计，因为 COVID-19 大流行时期可能极大地改变了这些数字。这些估计数使用基于购买力平价国际美元（Int$）的人均国内生产总值以及名义国内生产总值，以便更好地了解生产力损失。Int$，也称为Geary-Khamis美元，是一种假设的货币单位，其购买力平价与美元在给定时间点在美国的购买力平价相同。它允许比较国家之间的购买力平价。换句话说，Int$遵循一个价格的规律，反映了各国人民的生活水平。它被国际比较计划和世界银行广泛用于国际经济分析和比较。每当缺少2019年的数据时，我们都会使用可用的最新数据。对于人均卫生支出的缺失细节，使用了卫生计量与评估研究所针对特定国家的估计[39]。Torgerson研究得出了按国家和地区划分的钩端螺旋体病相关DALY损失估计值[12]。由于使用传统的95%置信限计算不确定性区间是不可能的，因此我们使用先前使用与上述相同的方程估计的DALY的95%置信限来计算生产率成本的下限和上限。结果以“估计范围”（ER）表示。钩端螺旋体病造成的残疾调整生命年损失的生产力成本是在国家、世卫组织区域和全球层面计算的。区域和全球两级的上限和下限估计数按每个国家上限和下限估计数的总和计算。
结果
有196个国家和地区的生产力成本估算所需的所有数据。根据2019年国内生产总值，钩端螺旋体病造成的全球年生产力损失为29亿国际元，低估计和高估计分别为3.11和6亿国际元。这是基于使用实际GDP计算的名义生产力损失52.3美元（ER 13.9-5亿）。中国（5亿国际元ER 24.8-4.8亿）和印度（1.9亿ER 8.3-4亿）由于残疾调整生命年损失而承受的经济负担最大。印度尼西亚紧随其后，年生产率成本为6亿国际元（ER 2.0-8亿国际元）。唯一一个年损失超过2亿国际元的国家是斯里兰卡（2亿国际元，ER8-1亿）。按Int$和US$计算的生产率成本排名前1位的国家显示在图5中，所有有估算值的国家都列在S1表中。
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图1. 由于生产力损失而导致钩端螺旋体病成本最高的20个国家。
所有数字均以国际美元（Int$）为单位。Y 轴数字以百万为单位。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011291.g001
钩端螺旋体病导致的生产力成本的全球分布（图2）表明，最高的经济负担集中在亚太地区。
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图2. 由于生产力损失而导致钩端螺旋体病成本的全球分布。
基础图层地图是从开源数据 https://public.opendatasoft.com/explore/dataset/world-administrative-boundaries/export/ 下载的。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011291.g002
除中国、印度和斯里兰卡外，该地区的高负担国家包括泰国、越南、印度尼西亚和马来西亚，这些国家因钩端螺旋体病造成的生产力成本均超过500亿美元。该地区以外唯一一个生产力成本超过1亿美元的国家是美国，估计每年损失4.5美元（ER Int$ .2-5亿）。
就世卫组织区域而言，经济负担最高的是东南亚区域和西太平洋区域（表1），分别占全球负担的38.9%和28.3%。
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表 1. 按世卫组织区域分列的残疾调整生命年损失导致的钩端螺旋体病年年生产力成本估计数的全球分布情况。
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按收入水平分列的生产力损失（表2）显示，所列53个中低收入国家和地区的负担最高，总额超过13亿国际元，几乎占全球负担的一半（47.1%）。
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表 2. 按收入水平分列的残疾调整生命年损失导致的钩端螺旋体病估计年生产力成本的全球分布。
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讨论
直到最近，生产力成本或人力资本方法才广泛用于评估对健康的经济影响。此前，研究人员已经研究了钩端螺旋体病经济负担的不同组成部分。到目前为止，已经研究了以货币形式衡量的社会梯度和社会经济地位，包括与不同地理位置的人类钩端螺旋体病相关的风险[2，40]、自付费用[41]、住院费用[16]、机会成本[18]、社会成本[17]和预防成本[19]。除了人类钩端螺旋体病相关成本外，家畜钩端螺旋体病也造成了巨大的经济成本[42-44]。与钩端螺旋体病有关的农场动物生殖损失和动物钩端螺旋体病的预防和控制成本可能远高于人类钩端螺旋体病的成本。例如，在新西兰，肉牛、羊和鹿的生产损失成本估计约为7万美元，而牛、羊和鹿的疫苗接种成本中位数为92万美元。相比之下，人类钩端螺旋体病相关的估计成本为6万美元[15]。然而，尚无关于人类钩端螺旋体病或钩端螺旋体病作为“同一个健康”负担的疾病研究的综合成本和全球经济负担估计。
在钩端螺旋体病缺乏任何全球经济负担估计的背景下，我们的保守估计表明，每年因钩端螺旋体病而累积的2万残疾调整生命年可能造成本分析所包括国家的9亿国际生产力损失。使用残疾调整生命年29%置信上限的上限估计数显示，每年损失超过3亿国际元。对亚太地区的经济影响最大，中国、印度、印度尼西亚、斯里兰卡和泰国的负担最大。这一结果并不出乎意料，因为斯里兰卡、泰国和印度尼西亚的高疾病负担已有充分记载[95-52]。与中国和印度等大国相比，斯里兰卡钩端螺旋体病的生产成本很高，仅凭发病率似乎不切实际。然而，重要的是要认识到，斯里兰卡对医生认识、临床检测和钩端螺旋体病通报的积极态度是由3年的一次大规模暴发引发的[45]。这次疫情导致该国疾病意识、监测和报告增加[47]。由于这些努力，与可能没有发生类似疫情或应对的其他国家相比，斯里兰卡可以更准确地反映钩端螺旋体病的真实发病率和经济成本。因此，可以合理地假设，由于对钩端螺旋体病的认识有限、诊断检测的敏感性差、缺乏疾病监测和报告以及预防和控制工作的资源有限，许多其他资源贫乏地区和国家，特别是非洲的钩端螺旋体病负担可能被严重低估。印度已经报道了这种低估[2008]。
钩端螺旋体病作为一种具有沉重生产力成本负担的疾病，需要全球更加关注控制和预防策略。已发表的关于钩端螺旋体病化学预防的系统评价显示无获益[51]。由于严重的并发症和死亡通常处于免疫期，抗生素在该阶段的作用也值得商榷[52]。钩端螺旋体病的传播模式复杂，涉及30多种钩端螺旋体，水源动物种类繁多，热带国家的生态条件与水和湿土环境暴露丰富，通过源头减量控制钩端螺旋体病极为困难。唯一可能减少源头的地方是通过广泛的动物疫苗接种在农业社区。然而，在许多情况下，动物疫苗接种策略仍需改进[53，54]。通过人类疫苗接种进行一级预防似乎比减少感染源更合乎逻辑，这也值得高度暴露的工人考虑。尽管人类疫苗研究是在 20 年初开始的千世纪[55]，有效的Pan-Serovar疫苗不适用于人类钩端螺旋体病。最近关于钩端螺旋体属毒性修饰蛋白的研究显示，泛血清疫苗可能候选，但研究仍处于早期阶段[56，57]。
我们的估计有几个局限性。首先，生产率损失估计是使用GDP进行的，当非经济活跃群体也包括在样本中时，这往往是一种高估。另一方面，这项研究只提供了生产力损失估计，而不是钩端螺旋体病的经济负担。直接成本、其他间接成本、无形成本成本不包括在内，不考虑动物钩端螺旋体病的成本。使用的基本参数DALYs作为负担估计的指标有许多局限性[24，58]。钩端螺旋体病的DALY估计值也存在严重局限性，因为在估计过程中使用了国家数据[12]。综上所述，钩端螺旋体病的实际全球经济负担可能远高于我们研究中的估计。据估计，随着气候变化造成的生态系统功能失调，特别是随着洪水后钩端螺旋体病的爆发和旋风的频率和强度的增加，这些数字将进一步恶化。
结论
我们的研究强调了人类钩端螺旋体病的巨大生产力成本，仅占整体经济影响的一小部分。估计疾病的经济影响需要进行全面评估，考虑直接医疗成本、因缺勤和劳动效率降低而导致的生产力损失、医疗保健支出增加以及供应链和业务运营的潜在中断。估计钩端螺旋体病经济负担的主要问题是缺乏主要数据来源。基于现场的疾病成本（COI）研究的稀缺性将妨碍任何建模活动（计量经济学，统计模型）的准确性。我们同意，这对建模工作的准确性构成了重大挑战，因此必须紧急将COI评估纳入实地研究，以全面了解钩端螺旋体病的全球负担。除了经济考虑外，对疾病流行病学的透彻了解对于阐明传播模式、受影响的人口统计数据以及对劳动力健康的潜在长期影响至关重要。这些注意事项突出了下一步增加主数据点数量的必要性。预计预测表明，由于无计划的城市化和气候变化，钩端螺旋体病病例有所增加，需要采取紧急行动，采取综合动物和人类健康的“同一个健康”方法。敦促政策制定者和卫生组织优先考虑钩端螺旋体病作为被忽视的热带病，并分配资源用于制定和实施有效的预防和控制措施，包括疫苗开发。
支持信息
按国家分列的生产力损失导致的钩端螺旋体病成本。
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一个 B C D E F G H 我 J K L M N O P Q
1 国家 国家代码 收入状况1高2中上3中下4低 WHORegion1非洲地区2东地中海地区3欧洲区域 人均当前健康支出国际美元2019PCHE 人均国内生产总值国际美元2019年国内生产总值2019年国内生产总值 跋骨 DALYLowerCL DALYUpperCL 生产力损失 PL_Lower PL_Upper Current_Health_Expenditure_GDPPC 国内生产总值 Prod_Loss_NominalUSD PL_Lower_Nominal PL_Upper_Nominal
2 阿富汗 法新社 4 2 285.55813599 2152.1902428294497 6686.21398525761 2676.88608721974 11484.2193202112 12480701.698080806 4996761.516756195 21436812.505092144 65.80603027 500.5226641 2906608.4367382573 1163686.908982525 4992381.165047663
3 阿尔巴尼亚 阿尔布 2 3 816 13999.423970959368 442.366833716633 174.923644493143 759.498560598063 5831909.5195772555 2306092.567898476 10012791.52969764 274.914093 5396.215864 2265494.048944655 895836.7703325076 3889621.3234628104
4 阿尔及利亚 DZA 3 1 750.44873047 12008.264830338043 5946.15562693601 2457.55507983591 9948.36962979433 66940726.54924117 27666703.144089203 111996915.78573689 248.2058716 4022.150184 22440460.20892041 9274676.01595646 37544592.98201521
5 安道尔 和 1 3 3716.26611328 3856 5.46548717860328 2.2301719260915602 9.91574035166252 763.7137662845637 311.6305912866025 1385.5649390441447 2744.194336 41327.50203 210876.5735096623 86047.4096349113 382582.0610020068
6 安哥拉 前 3 1 178.02606201 6995.299736338042 4959.09127614872 1946.79294477498 8396.757597597 33807482.40547852 13271820.291782036 57242994.519812 71.32600403 2142.238757 10269845.366918655 4031638.3367265267 17388952.392461363
7 安提瓜和巴布达 ATG 1 4 1016.4708252 22772.30933623236 272.590370002034 105.912644949743 499.612380574737 5930432.06942681 2304218.3998029153 10869486.269896418 760.2649536 18319.45605 4786466.397904097 1859740.3721977018 8772789.264639132
8 阿根廷 精 氨 酸 2 4 2198.88037109 22997.391756263278 2846.94207087035 1221.67555463988 4940.97570511695 59212157.07392577 25409032.93216542 102764939.45673946 945.9919434 9963.672506 25672814.17533575 11016679.90287962 44556140.57631195
9 亚美尼亚 手臂 2 3 1616.17785645 14230.014867936869 264.003694405537 113.835607574325 450.920526326359 3330099.571661831 1435903.8000461156 5687838.024214566 523.9990845 4828.505178 1136405.511275146 490006.0664609567 1940990.1532560394
10 澳大利亚 澳大利亚 1 6 5294.46289063 51748.3977215322 3886.15373593254 1498.76786823435 6777.02709245553 180527132.39187732 69623664.87760872 314819574.9001878 5427.462402 54941.43418 192418906.40593302 74209949.92952883 335557528.1945845
11 奥地利 自动 1 3 6134.13134766 58076.34880144799 700.029533367554 285.743050286519 1223.64061421747 36361086.246251225 14842127.653891047 63558606.868970536 5242.183105 50070.40335 31381078.099805288 12809352.391722186 54853630.95486783
12 阿塞拜疆 阿泽 2 3 605.93450928 15051.561281603292 940.415883505375 375.509673855958 1647.47904179505 13584896.863883307 5424472.5979200145 23798867.3529961 193.1088409 4805.753718 4337804.507394537 1732092.7734131764 7599235.762265554
13 巴哈马 BHS 1 4 2227.64208984 38063.816038266516 198.016079984638 78.4914134646878 356.6973487909 7096138.686915025 2812831.9463784187 12782668.238213256 2004.616333 32610.48505 6060454.147864802 2402297.8959120004 10917032.228796242
14 巴林 比尔 1 2 1880.57507324 47224.23713076079 82.0751451280001 28.3186422976114 155.014693578188 3721587.6440060106 1284070.9462707054 7028933.8795594955 940.3956909 25869.11291 2046028.0836125074 705947.4258659988 3864317.4610160855
15 孟加拉国 BGD 3 5 123.28700256 5784.269635856528 84269.5980750519 34293.7756718445 151227.649068394 477048731.21774733 194136468.5084787 856097095.0504404 45.85716248 2122.078851 174962367.20628598 71201480.83112308 313982124.89969105
16 巴巴多斯 BRB 1 4 1028.8302002 16153.971257420688 890.129750622666 359.259571947102 1572.26910335794 13463338.037396498 5433851.701856642 23780791.968198735 1143.322021 19002.96238 15897397.218967173 6416246.750503528 28080160.733540207
17 白俄罗斯 BLR 2 3 1198.62109375 20092.88037138745 389.866324768926 153.642271301401 717.371888112512 7366235.4238036955 2902956.909973786 13554210.452486126 399.3970947 6837.717826 2510084.441195515 989198.2205238291 4618670.29928661
18 比利时 贝尔 4 3 5846.89648438 54278.38945056356 330.184356948936 129.67747447527 607.614133409868 15991321.361116236 6280473.692921488 29427659.628393743 4960.393555 46638.68131 13761518.641117388 5404735.096521971 25324316.69626144
19 伯利兹 布莱兹 2 4 445.71801758 7454.532388069644 130.805553887817 54.1748068627631 224.904413904527 916791.8458287894 379701.164858235 1576313.2881605995 293.4125977 6210.565543 773996.4684488942 320560.61798905727 1330793.815146142
20 贝宁 本 3 1 81.98957825 3426.049089352308 5072.40811526717 1932.43227261072 8623.93454446089 16962434.602051713 6462168.520784927 28838950.33652819 29.12529182 1170.965533 5791879.705700055 2206528.93222184 9847155.500167755
21 百慕大 BMU 1 1 5686 85129.07045988017 5.51939193457428 2.1834250214760402 10.4016030010127 438477.4423540788 173457.98782498643 826335.280105153 11529 116153.1661 577461.7785338998 228439.02211380532 1088259.0400842114
22 不丹 BTN 3 5 432.13482666 12365.513842531345 230.745156535871 91.492195461763 405.911573517996 2753569.4090191117 1091811.045439402 4843896.653718972 115.9807587 3303.964211 735611.7407347299 291675.6051466976 1294039.3794724261
23 玻利维亚 提货单 3 4 630.75909424 9092.687044208813 2508.60905173789 994.791683623399 4181.43349477325 21227669.05044561 8417855.552049372 35382988.96035753 245.9234772 3472.380831 8093920.122788959 3209652.9431257984 13491216.848636786
24 波斯尼亚和黑塞哥维那 波黑 2 3 1476.8013916 15711.23770207184 560.570260665106 213.192202671982 976.446953579575 7979401.672982049 3034670.830823532 13899171.971282713 553.822937 6011.370671 3059338.955840639 1163506.622598944 5329005.8588794125
25 博茨瓦纳 浸礼局 2 1 1122.14196777 17096.78777815889 379.460873716631 164.60015752047 627.749252452815 6061753.056523887 2629429.2167237275 10028071.965670118 481.5330505 6679.167674 2351759.8492097533 1020131.6352824187 3890560.5018778085
26 巴西 胸罩 2 4 1497.81469727 15358.089488228065 60531.0482746564 23192.5547555744 107067.225104228 838976962.4714857 321455182.01660246 1483981161.0499637 853.3879395 8845.259118 483756340.1106186 185351909.90685818 855667470.4724513
27 文莱达鲁萨兰国 布莱恩 1 6 1400.91357422 64718.832495000206 256.591651258826 95.3949665398857 531.234631279474 16246849.370155456 6040210.756823024 33636671.3112643 671.5626831 30748.73749 7717551.948902831 2869211.0843185186 15978036.868471805
28 保加利亚 BGR 2 3 1797.5123291 24497.627266198295 540.219437507266 211.04025232215 914.986451876012 12263043.322669528 4790637.98406703 20770297.62347323 697.8963623 9879.334343 4959991.261441602 1937652.9881270994 8400891.36108035
29 布基纳法索 博鳌亚洲论坛 4 1 122.40750885 2267.320962790033 10863.9595639879 4309.58059478113 18221.3057522257 23302253.031858142 9243677.398584934 39083123.85630382 42.3445282 772.1668949 7928760.68072275 3145228.3091675574 13298316.488453684
30 蒲隆地 BDI 4 1 61.79641724 783.1577655608335 13729.2736214482 5269.26096071909 24511.5605264693 9903767.331033526 3801041.191278653 17681692.350821614 20.56754112 216.9729681 2696503.8477457846 1034911.4488590779 4814203.511147317
31 柬埔寨 韩元 3 6 316.04702759 4574.028451954353 14831.9971495499 5700.51723015988 24995.4243416393 63154368.34900851 24272696.475289702 106430052.54080473 113.3104401 1671.385385 23109363.141541917 8881833.069282854 38944744.40385177
32 喀麦隆 中新公路货运 3 1 136.23727417 3900.822514687455 9420.61029619256 3740.10710475956 15606.1933238262 35464690.47771329 14079952.004532311 58750845.04753816 53.99584961 1538.687947 13986705.65934796 5552907.461828711 23170391.898225334
33 加拿大 能 1 4 5520.65136719 49299.21177121004 1171.15608383643 433.868204530037 2410.83106674345 51271527.3587687 18994125.399401944 105542713.47931617 5048.372559 46328.67184 48345673.64553176 17910209.33151005 99519827.9511021
34 佛得角 每次观看费用 3 1 369.68319702 7474.510419187963 625.942937810314 248.686572142264 1123.84003318202 4447216.424078507 1766875.1275439942 7984689.261113763 177.8902741 3434.562745 2038491.1339211203 809890.713378198 3659978.8977592275
35 中非共和国 咖啡馆 4 1 78.4431076 985.9877165657647 2694.38097466045 1061.25728175848 4222.64484489087 2445270.9280530144 963138.3247855701 3832238.564557787 37.19958115 426.4087626 1048677.8136620468 413051.07794107 1643492.1436340378
36 乍得 TCD 4 1 69.39678955 1646.2935727044542 5651.24364574383 2232.64308373239 9118.52993516638 8911427.925795496 3520647.6966696465 14378980.521861458 29.85083008 701.6212166 3796338.1282200264 1499823.5073201123 6125558.379040909
37 智利 CHL 1 4 2424.14916992 25322.711055365606 1822.2342171562 767.731134843655 3184.72748409404 41726542.99132777 17579938.902600817 72925679.38280685 1375.802979 14631.94688 24155799.00394867 10177154.400765525 42217205.81462028
38 中国 中国 2 6 880.19128418 16652.098800853084 301687.692906029 119388.291062627 525491.162324931 4758190391.43236 1882981085.2134008 8287998013.017855 535.1333618 10143.8382 2898827994.4515567 1147166849.9578938 5049289473.8629055
39 哥伦比亚 山坳 2 4 1204.29772949 15673.094353863553 26807.1444156522 9466.92371209803 51268.1897088562 387867120.63028294 136974993.84880593 741789010.1972415 495.3297119 6438.060183 159307633.96207452 56259376.01146409 304673033.1809551
40 科摩罗 .COM 2 1 168.64404297 3188.083106354641 2096.46511811959 788.205095853038 3701.21701451121 6330148.672673586 2379937.256377498 11175599.235679025 72.32379913 1510.797358 3015709.6395083014 1133812.189351189 5324102.811014137
41 哥斯达黎加 显色指数 2 4 1636.18237305 22632.44206974267 3188.35175599413 1244.50430884596 6351.43196666836 66943461.47325885 26129935.662182793 133356315.01804434 921.5857544 12669.34107 37455976.28948264 14620132.10953223 74615068.64809997
42 科特迪瓦 信息交换 3 1 179.55178833 5432.547727240093 10559.7602544549 4289.69932462333 17708.5628425151 55470377.732515804 22533773.13139172 93023008.695666 75.08779144 2238.811005 22848398.392192323 9281722.007880153 38316428.50113598
43 克罗地亚 HRV 1 3 2167.81420898 30543.93375370289 476.388553807825 191.368342422999 858.688583930257 13518058.552588496 5430290.961670485 24366249.90929379 1040.085693 15331.88305 6808448.674215726 2734997.570454488 12272203.234300518
44 古巴 幼兽 2 4 2599.49316406 9954 9803.03760267955 3814.79049515197 17558.8135005352 72096507.06188361 28055902.7742741 129136413.9206817 1031.921753 9139.415856 79478069.5552117 30928391.443625044 142357976.9112659
45 塞浦路斯 赛普 1 3 3017.26660156 42338.87890625 145.046234495005 64.4768017978119 239.950037799312 5703451.79906774 2535331.802939899 9435222.358840259 1996.458252 29417.13867 3977266.4419218195 1767997.776472528 6579593.302781954
46 捷克共和国 捷克 1 3 3477.02587891 42847.00473762069 577.550758951045 231.52266117608 1009.32743893167 22738161.169734962 9115042.275814708 39737199.93225646 1844.217773 23664.84786 12602521.46753686 5051970.346281079 22024160.681587055
47 朝鲜民主主义人民共和国 普克 4 5 35 1816 2320.7787688178 922.291173724968 3840.11578943986 4133306.987264502 1642600.580404168 6839246.22099239 35 649 1424958.1640541293 566286.7806671304 2357831.094716074
48 刚果民主共和国 鳕鱼 4 1 40.61373901 1144.28732084886 65706.7032412168 25186.6394115903 112128.752489857 72518752.51705678 27797828.533873662 123753541.88760346 20.57073212 575.8827908 36487724.64595593 13986444.582881032 62266448.38236266
49 丹麦 DNK 1 3 6015.4609375 58700.97466563119 261.148551596985 101.896293218643 485.401232385136 13758745.60024453 5368458.555216497 25573613.29247888 6003.325195 59592.98069 13994860.913100658 5460587.249804582 26012484.820367873
50 吉布提 大疆创新 3 2 104.1417923 5482.012135571669 198.175742502738 72.7590012612285 346.569061979617 1065763.4483613174 391288.4750888268 1863803.4803156634 61.80943298 2876.043664 557712.9583090104 204760.8719641766 975326.5176355301
生产力损失
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S1 表。 按国家分列的生产力损失导致的钩端螺旋体病成本。
该表包括用于计算的所有原始数据以及高估计值和低估计值。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011291.s001
（三十）
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