modellazione Matematica è sempre più accettato come uno strumento in grado di informare il controllo delle malattie politica a fronte di malattie infettive emergenti, come 2014-2015 dell’Africa Occidentale epidemia di Ebola, ma poco è noto circa l’andamento dell’alternativa di previsione approcci. Il RAPIDD Ebola Forecasting Challenge (REFC) ha testato la capacità di otto modelli matematici di generare previsioni utili a fronte di focolai di Ebola simulati. Abbiamo usato un semplice modello fenomenologico a equazione singola (il modello” IDEA”), che si basa solo sul conteggio dei casi, nel REFC. Gli attacchi del modello sono stati eseguiti utilizzando un approccio di massima verosimiglianza. Abbiamo scoperto che il modello ha funzionato abbastanza bene rispetto ad altri approcci più complessi, con le metriche delle prestazioni classificate in media 4th o 5th tra i modelli partecipanti. IDEA sembrava più adatto alle previsioni a lungo che a breve termine, e potrebbe essere in forma utilizzando nient’altro che conteggi dei casi segnalati. Sono state identificate diverse limitazioni, tra cui difficoltà nell’identificare il picco epidemico (anche retrospettivamente), intervalli di confidenza irrealisticamente precisi e difficoltà nell’interpolare i conteggi giornalieri dei casi quando si utilizza un modello scalato al tempo di generazione dell’epidemia. Intervalli di confidenza più realistici sono stati generati quando si presumeva che i conteggi dei casi seguissero una distribuzione binomiale negativa, piuttosto che di Poisson. Tuttavia, IDEA rappresenta un modello fenomenologico semplice, facilmente implementabile in pacchetti software ampiamente disponibili che potrebbero essere utilizzati dal personale sanitario pubblico in prima linea per generare previsioni con accuratezza che si approssima a ciò che si ottiene utilizzando metodologie più complesse.

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