El modelado matemático se acepta cada vez más como una herramienta que puede informar la política de control de enfermedades frente a enfermedades infecciosas emergentes, como la epidemia de Ébola de África Occidental de 2014-2015, pero se sabe poco sobre el rendimiento relativo de los enfoques de pronóstico alternativos. El RAPIDD Ebola Forecasting Challenge (REFC) puso a prueba la capacidad de ocho modelos matemáticos para generar pronósticos útiles frente a brotes simulados de ébola. Utilizamos un modelo fenomenológico simple de una sola ecuación (el modelo» IDEA»), que se basa solo en el recuento de casos, en el REFC. Los ajustes del modelo se realizaron utilizando un enfoque de máxima verosimilitud. Se encontró que el modelo funcionaba razonablemente bien en relación a otros enfoques más complejos, con métricas de rendimiento clasificado en promedio 4 o 5 entre los modelos. IDEA parecía más adecuado para pronósticos a largo plazo que a corto plazo, y podía ajustarse usando nada más que recuentos de casos reportados. Se identificaron varias limitaciones, incluida la dificultad para identificar el pico epidémico (incluso retrospectivamente), los intervalos de confianza poco realistas y la dificultad para interpolar los recuentos diarios de casos cuando se utiliza un modelo ajustado al tiempo de generación epidémica. Se generaron intervalos de confianza más realistas cuando se asumió que los recuentos de casos seguían una distribución binomial negativa, en lugar de Poisson. Sin embargo, IDEA representa un modelo fenomenológico simple, fácilmente implementado en paquetes de software ampliamente disponibles que podrían ser utilizados por el personal de salud pública de primera línea para generar pronósticos con precisión que se aproximan a lo que se logra utilizando metodologías más complejas.

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