MedElevator
Войти в исследования DOI 10.1016/j.jtbi.2016.08.016
Стохастичность и пределы доверия при оценке R0 Эболы и других возникающих инфекционных заболеваний.
Аннотация
Динамические модели, зачастую детерминистские по своему характеру, использовались для оценки базового числа случаев вспышки эпидемии вируса Эбола (ЭВД) в Западной Африке (R0) в 2014 - 5 годах. Оценки R0 затем использовались для прогнозирования вероятности крупных масштабов вспышек, например, более сотен тысяч случаев. Тем не менее подходящие детерминистские модели могут привести к чрезмерной уверенности в надежности установленных R0 и, в свою очередь, в типе и сфере охвата необходимых мер вмешательства. В этой рукописи мы предлагаем гибридный стохастически-детерминистский метод для оценки R0 и связанных с ним доверительных интервалов (CI). Основная идея заключается в том, что стохастические достижения основополагающей детерминистской модели могут использоваться для оценки совместимости потенциальных значений R0 с наблюдаемыми эпидемическими кривыми. Сопоставимость основывается на сопоставлении ожидаемого роста темпов эпидемии с наблюдаемыми темпами роста эпидемии с учетом "зашумленности процесса", т.е. Применяя наш метод в отношении сообщений о случаях ЭВД, поступающих из Гвинеи, Либерии и Сьерра-Леоне, мы показываем, что предварительные оценки R0, основанные на детерминистских притязаниях, представляются более уверенными, чем анализ стохастических траекторий, который, как предполагается, должен быть возможным. Продвигаясь вперед, мы рекомендуем включать шум, производимый в процессе производства, в число других источников шума при оценке R0 CI новых эпидемий. Наша гибридная процедура представляет собой адаптированный и легко реализуемый подход к такой оценке.
Название и аннотация на языке оригинала
Stochasticity and the limits to confidence when estimating R0 of Ebola and other emerging infectious diseases.
Dynamic models - often deterministic in nature - were used to estimate the basic reproductive number, R0, of the 2014-5 Ebola virus disease (EVD) epidemic outbreak in West Africa. Estimates of R0 were then used to project the likelihood for large outbreak sizes, e.g., exceeding hundreds of thousands of cases. Yet fitting deterministic models can lead to over-confidence in the confidence intervals of the fitted R0, and, in turn, the type and scope of necessary interventions. In this manuscript we propose a hybrid stochastic-deterministic method to estimate R0 and associated confidence intervals (CIs). The core idea is that stochastic realizations of an underlying deterministic model can be used to evaluate the compatibility of candidate values of R0 with observed epidemic curves. The compatibility is based on comparing the distribution of expected epidemic growth rates with the observed epidemic growth rate given "process noise", i.e., arising due to stochastic transmission, recovery and death events. By applying our method to reported EVD case counts from Guinea, Liberia and Sierra Leone, we show that prior estimates of R0 based on deterministic fits appear to be more confident than analysis of stochastic trajectories suggests should be possible. Moving forward, we recommend including process noise among other sources of noise when estimating R0 CIs of emerging epidemics. Our hybrid procedure represents an adaptable and easy-to-implement approach for such estimation.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.